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
연세대학교 일반대학원 응용통계학과통계데이터사이언스학과 학업계획서
연세대학교 일반대학원 응용통계학과통계데이터사이언스학과 학업계획서
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[미래를 여는 통계의 힘] 통계분석은 데이터 기반 의사결정의 핵심입니다. 대학 재학 시 수치 분석에 매료되어, 다양한 프로젝트와 실무 경험을 통해 통계의 실제 활용 방식을 익혔습니다. 대학 2학년 때 진행했던 지역사회 건강 설문조사에서 5천여 명의 데이터를 분석하며, 신뢰성 있는 건강지표 산출에 성공하였고, 이를 통해 지역 공공기관에 건강 정책 제안을 할 수 있었습니다. 이후 인턴십 기간 동안 보건의료 데이터 2만 건 이상을 분석하며, 병원별 환자 재입원률 예측모델을 개발하였으며 예측 정확도를 기존보다 약 15% 향상시킨 성과를 냈습니다. 또한, 빅데이터 분석 능력을 키우기 위해 R, Python, SQL 등을 활용한 프로젝트를 수행하고, 데이터 시각화를 통해 복잡한 통계 결과를 이해하기 쉽게 전달하는 역량을 갖추었습니다. 이러한
연세대학교 일반대학원 응용통계학과통계데이터사이언스학과 학업계획서
1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장단점
1.지원동기
[미래를 여는 통계의 힘] 통계분석은 데이터 기반 의사결정의 핵심입니다. 대학 재학 시 수치 분석에 매료되어, 다양한 프로젝트와 실무 경험을 통해 통계의 실제 활용 방식을 익혔습니다. 대학 2학년 때 진행했던 지역사회 건강 설문조사에서 5천여 명의 데이터를 분석하며, 신뢰성 있는 건강지표 산출에 성공하였고, 이를 통해 지역 공공기관에 건강 정책 제안을 할 수 있었습니다. 이후 인턴십 기간 동안 보건의료 데이터 2만 건 이상을 분석하며, 병원별 환자 재입원률 예측모델을 개발하였으며 예측 정확도를 기존보다 약 15% 향상시킨 성과를 냈습니다. 또한, 빅데이터 분석 능력을 키우기 위해 R, Python, SQL 등을 활용한 프로젝트를 수행하고, 데이터 시각화를 통해 복잡한 통계 결과를 이해하기 쉽게 전달하는 역량을 갖추었습니다. 이러한
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