 |
분석 및 머신러닝 86
수리 모델링 87
추가 문제 88
? 통계학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 89
기초 이론과 개념: 89
회귀 분석 및 모델링: 89
가설 검정과 추론: 90
데이터 분석 및 시각화: 91
빅데이터와 기계 학습: 91
실험 계획법 92
|
|
 |
코드 작성, 데이터 시각화, 회귀 분석 기법까지 폭넓게 학습했습니다. 단순히 강의를 듣는 데 그치지 않고, 강의에서 제시된 과제를 직접 수행하고 스스로 데이터를 수집해 분석하며 복습했습니다.
게다가 직접 데이터를 수집해 분석해보는
|
|
 |
을 정리하고, 부족한 데이터를 보완하기 위해 다양한 데이터 소스를 검토하며 변수를 추가하는 방식으로 문제를 해결해 나갔습니다. 또한, 단순한 회귀 분석뿐만 아니라 머신러닝 기반의 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 등을 활용하여 예측 모
|
|
 |
회귀모델로 분석하였습니다. 특히 접근성 향상이 부동산 가치 상승으로 직결되지 않는 지역의 특성을 규명하여, 단순한 교통 인프라 확충만으로는 지역 균형 발전이 어려움을 제시하였습니다.
하나 더 있는데 ‘COVID-19 이후 상권 변화와 온라
|
|
 |
계적 분석이 중요합니다. 이를 위해 FMEA(고장 모드 및 영향 분석), SPC(통계적 공정관리), 회귀 분석 및 머신러닝 기법을 활용할 수 있습니다.
4. 제품시험 과정에서 협업이 중요한 이유는 무엇인가요?
제품시험은 설계팀, 품질관리팀, 생산팀과
|
|
 |
분석 프로젝트에 참여해 Python과 R을 활용해 대규모 거래 데이터를 처리했습니다. 데이터를 수집한 후, 결측치 보완, 이상치 제거, 변수 선택 등의 전처리 과정을 거쳤고, 시계열 분석과 회귀 분석을 통해 가격 변동의 주요 요인을 규명했습니
|
|
 |
분석, 시각화 도구를 활용할 수 있고, 회귀 분석, 이상치 탐지 등 머신러닝 기법을 학습해 실험 결과 예측 모델을 구현한 바 있어, 향후 공정 최적화 자동화 시스템 구축에도 기여할 수 있습니다.
삼성전자 DS부문의 반도체공정기술 직무는 단
|
|
 |
분석은 한 가지 정답이 없기에 의견 충돌이 잦습니다. 이럴 땐 논리적 근거와 실험을 통한 검증이 가장 객관적인 해결책이라 생각합니다. 저 역시 과거 팀 프로젝트에서 회귀 vs 트리모델 선택 문제로 갈등이 있었지만, 각 방법의 성능과 해석
|
|
 |
회귀 분석 등 다양한 문제 유형을 접하면서 실전 경험을 축적해왔습니다.
현재는 파이썬 기반의 데이터 분석 및 시각화 기술을 비롯하여, PyTorch를 활용한 딥러닝 모델 구현 능력을 갖추고 있으며, 다양한 오픈소스 프레임워크에 익숙합니다.
|
|
 |
다. 그리고 음주습관 이외의 다른 요인들과 통계적으로 유의한 차이를 보이고 있는지를 기술적으로 제시해 보고 싶습니다. 또한 건강대상자들의 연령, 흡연량, 흡연 기간, 운동, 음주량, 알코올 종류 등을 통제하여 회귀적인 분석결과를 만들
|
|
메뉴펼치기
