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프로그래밍이 가능하므로 시뮬레이션 및 대량의 데이터 처리를 하면서 이러한 '지식사회','정보화사회'에 대응하겠습니다. 컴퓨터 활용을 잘하는 이공계 출신이 회계원리, 재무관리, 투자론을 조금만 더 보충하고 공부하면 장기적으로 내다
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프로젝트를 수행하였습니다. 특히, SPSS 및 Python을 활용한 통계 분석을 통해 소비자 선호도를 평가하고 마케팅 전략을 수립하는 경험을 쌓았으며, 해당 과목에서 A+을 취득하였습니다.
또한, "디지털 마케팅 전략" 과목에서는 SEO, 퍼포먼스 마케
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및 공정 최적화 경험
- 반도체 제조 공정에서 발생하는 데이터를 분석하여 공정 이상 탐지 및 품질 향상을 위한 솔루션 제안
- Python 및 MATLAB을 활용한 데이터 분석 경험 보유
- 반도체 관련 자격증 및 교육 이수
- 반도체 공정 및 장비 관련
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니다.
또한, "머신러닝 및 인공지능" 과목에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 알고리즘을 구현하며 AI 기술의 기초를 익혔습니다. 특히, Python 기반의 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등을 활용해 데이터를 분석하고 모델을 최적화하는 실습
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및 유전체 분석 기술
- qPCR 및 RT-PCR: 유전자 발현 분석
- CRISPR-Cas9: 미생물 유전자 편집
- NGS (Next-Generation Sequencing) 데이터 분석: 미생물 유전체 분석
3. 데이터 분석 및 시뮬레이션 기술
- Python, R: 대사 네트워크 분석 및 통계적 데이터 분석
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및 역량, 관심사항, 개인의 목표 및 비전 등 자신을 어필할 수 있는 내용을 기반으로 자유롭게 기술하시기 바랍니다.)
전자 및 정보공학을 통해 HW와 SW를 접하면서 코딩에 흥미를 느낀 저는, 교내의 python 기초 교육, 데이터 구조, 알고리즘, 인
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및 전공영어 역량’을 키워왔으며, 컴퓨터공학을 부전공하여 Python, R 같은 통계적인 지식도 쌓아왔습니다. 이처럼 저의 가장 큰 강점은 확실한 목표를 기반으로 하여 이를 달성하기 위해서 해당 분야의 역량을 지속해서 개발할 뿐만 아니라
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및 연구자 양성입니다. 도시설계는 여전히 실무 중심의 접근이 강하며, 설계 결과가 왜 그렇게 도출되었는지에 대한 이론적분석적 근거가 약한 경우가 많습니다. 저는 박사과정을 통해 도시공간 설계의 이론적 틀과 연구 방법론을 더욱 체계
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Python, R 등의 언어를 활용하여 데이터를 정리하고 분석하는 기술을 습득했으며, 머신러닝 알고리즘을 적용하여 고객 맞춤형 광고를 제공한 경험도 있습니다. 이러한 경험은 카카오뱅크의 광고 데이터 엔지니어로서 광고 캠페인 성과 분석 및
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및 연구 성과 분석 경험 보유
2) 연구 지원 및 협업 경험
- 연구 행정 및 정책 기획 업무 수행
- 데이터 기반 연구 지원 시스템 구축 경험 보유
3) 데이터 분석 및 소프트웨어 활용 능력
- Python, R, Tableau, SQL을 활용한 데이터 분석 및 시각화 가
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