목차
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
본문내용
이화여자대학교 일반대학원 데이터사이언스학과데이터사이언스대학원 학업계획서 2
이화여자대학교 일반대학원 데이터사이언스학과데이터사이언스대학원 학업계획서 2
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[데이터의 힘으로 세상에 기여하겠습니다] 데이터분석에 대한 흥미와 열정을 가지고 있으며, 이를 통해 사회적 문제 해결에 기여하고자 합니다. 대학 재학 시절, 전국 고등학생 1만여 명의 시험 성적 데이터를 분석하여 성적 향상 방안을 도출하는 프로젝트를 수행하였으며, 이 과정에서 데이터 전처리와 통계 분석, 머신러닝 모델 적용 경험을 쌓았습니다. 특히, 예측 모델은 85% 이상의 정확도를 기록하였고, 이를 통해 학생 맞춤형 학습 프로그램 개발에 일부 반영되어 실제 성적 향상에 도움을 준 사례도 있습니다. 이후, 공공기관에서 데이터 분석가로 근무하며, 약 100만 건의 교통사고 데이터를 활용한 교통안전 정책 수립에도 참여하였으며, 사고 위험 지역 및 시간대를 분석하여 정책수립에 반영함으로써 사고율을 평균 12% 낮추는 성과를
이화여자대학교 일반대학원 데이터사이언스학과데이터사이언스대학원 학업계획서 2
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[데이터의 힘으로 세상에 기여하겠습니다] 데이터분석에 대한 흥미와 열정을 가지고 있으며, 이를 통해 사회적 문제 해결에 기여하고자 합니다. 대학 재학 시절, 전국 고등학생 1만여 명의 시험 성적 데이터를 분석하여 성적 향상 방안을 도출하는 프로젝트를 수행하였으며, 이 과정에서 데이터 전처리와 통계 분석, 머신러닝 모델 적용 경험을 쌓았습니다. 특히, 예측 모델은 85% 이상의 정확도를 기록하였고, 이를 통해 학생 맞춤형 학습 프로그램 개발에 일부 반영되어 실제 성적 향상에 도움을 준 사례도 있습니다. 이후, 공공기관에서 데이터 분석가로 근무하며, 약 100만 건의 교통사고 데이터를 활용한 교통안전 정책 수립에도 참여하였으며, 사고 위험 지역 및 시간대를 분석하여 정책수립에 반영함으로써 사고율을 평균 12% 낮추는 성과를
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