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수 있는 인성 검증문제 203
? 출제빈도 높은 논술주제 227
? 연구계획서 232
가. 요 약 서(예시) 233
나. 연구추진 기본방향 234
다. 추진전략 234
라. 추진일정 235
? 자소서 입력 항목 분석 235
? 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인
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이론 간의 괴리 136
? 학문으로서의 철학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론 137
문제의식과 관심 분야의 선정 138
다학제적 접근과 융합 138
문헌 리뷰와 기존 연구 정립 139
탐구적 연구 방법의 채택 139
다양한 사고의 통합
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이론과 개념: 121
라. 회귀 분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석 및 시각화: 122
사. 빅데이터와 기계 학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와 머신러닝 125
카. 데이터 분석 도구와 소프트웨
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수험생에게 꼭 명심해야 할일은? 253
? "이런 면접이라면" 254
<표 차례>
[표 1] 출제문제와 답변 요령에 대한 필독 설명 6
[표 2] 어학능력을 검증하는 외국어 입시준비가 필요한 이유 59
[표 3] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 181
[표 4] 핵심! 핵심
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주제를 탐구하고, 좋은 결과를 도출할 수 있었습니다.
언어학과 관련된 대회나 과제에서도 창의성을 발휘하였습니다. 예를 들어, 언어학과 관련된 과제를 수행할 때 기존의 연구나 이론을 넘어서는 새로운 관점이나 해석을 시도하였습니다.
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이야기는... 212
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’ 213
라. 면접을 보는 교수님이나 전공 교수님 생각의 중요성 213
? 출제빈도 높은 논술주제 키워드 216
? 바이오소재학의 연구방법론과 주요 단답 문제 225
? 바이오소재
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수 있는 [지식]을 연구하는 과정 233
? 대학원 면접에 기본이 매우 중요한 이유 233
가. 기본이 중요한 이유 233
나. 제가 듣고 싶은 이야기는... 235
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’ 235
? 논술주제와 논술키워드 237
? 꼭 풀고 가야
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이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에
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주제 157
? 입학시의 추천서의 중요성 170
가. 추천서의 위력 170
차. 좋은 추천서 170
카. 지도교수가 쓴 추천서 견본 170
타. 임용 추천서 171
? 자소서 입력 항목 분석 171
? 연구계획서 업무계획서 173
가. 요 약 서(예시) 174
나. 연구추진
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이론과 개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
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