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파이썬 https://wikidocs.net/28
왕초보를 위한 Pythonhttps://wikidocs.net/85
예제로 배우는 파이썬 프로그래밍http://pythonstudy.xyz/python/article/19-%ED%81%B4%EB%9E%98%EC%8A%A4
파이썬 클래스(Class) 쉽게 이해하기http://hleecaster.com/python-class/ 1. 교재 연습문제 2장 (39
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파이썬 결측치 처리https://freedata.tistory.com/61
WorkingWithPython, pandas로 결측치 다루기https://workingwithpython.com/howtohandlemissingvaluewithpython/
[빅데이터 통계 R 프로그램(8)] 데이터분석 시작! (05) 연령대와 월급 https://goodthought.tistory.com/57
R 프로그래밍,
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분석 보고서 작성.
[2021] 산업연계 해커톤 참가 및 특별상 수상
주제: 센서 기반 이상 탐지 AI 엔진 설계 및 시각화 시스템 구축
내용: PyTorch 기반 추론 모델 개발 및 Django 기반 대시보드 프론트엔드 구현. 서울대학교 데이터사이언스대
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데이터 과학(Data Science), ② 데이터 애널리틱스(Data Analytics), ③데이터 분석(Data Analysis), ④인공지능(Artificial Intelligence), ⑤머신러닝(Machine Learning), ⑥딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지 자세히 설명하시오.
1) 데이터 과학(Data Science)
2) 데이터 애널
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질 영향 요인.\" 한국데이터정보과학회지 28.1 (2017): 195-206.
http://www.riss.kr/link?id=A104378521 1. 서론
2. 본론
1) 프로젝트 제목
2) 프로젝트 개요
3) 프로젝트의 배경
4) 프로젝트 아이디어
5) 기대효과 및 한계점
3. 결론
4. 참고문헌
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분석해 확실한 비즈니스 효과를 볼 수 있는 부분을 선정해 성공 사례를 만든다.
[2] 데이터 품질 관리는 시간과 자원, 즉 비용이 드는 프로젝트임을 공감한다. 이를 위해 저품질 데이터로 인해 야기되는 비용을 구체적으로 제시하기 위한 노력
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데이터 단위 (PDU)
그림 3-12. UDP 프로토콜 데이터 단위
그림 4-1. H.263 블록도
그림 4-2. TransGal의 내부구조
그림 4-3. MBEncodeGal
그림4-4. MBDecodeGal
그림 4-5. IpolGal
그림4-6. Entropy Coding
그림 4-7. 1개의 I frame과 2개의 P frame으로 이루어져 있는
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위한 법・제도 정비 21
7) 전자정부 구현 23
3. 국내 IT 산업의 SWOT 분석 24
V. 지식기반 성장모델을 위한 IT 정책의 바람직한 추진방향 25
1. 기본방향 25
2. 차세대 성장동력 창출을 위한 IT 산업 발전방안 25
VI. 결 론 28
1. 한
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분석하고 서울시의 산업 전반적인 지역혁신체제 정책의 도입이 필요하다고 할 것이다.
< 참고 문헌 >
[1] 권업·백권호·최만기, p89∼91, 2001
[2] 권영섭, "지식기반산업육성을 위한 지역혁신시스템 구축방향", 「국토」 4월호, 국토연구 원, 2
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분석 CRM
3. 운영 crm
4. 협업 crm
5. crm 시스템의 구축
7강 crm을 위한 데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군
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데이터사이언스랩유한책임회사에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영
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데이터사이언스랩유한책임회사에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영
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데이터분석 전문가 양성과정]을 지원한 동기는 무엇입니까?
2.파이썬, 통계분석, 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습 및 프로젝트 경험에 대해 구체적으로 설명해주십시오.
3. 위 2번 항목 외 프로그래밍 교육을 받아봤거나 프로젝트
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분석 전문가 양성과정[iM DiGital Banker Academy]을 지원한 동기를 서술하세요. (최대 500자 입력가능)
2. 파이썬, 통계분석, 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습 및 프로젝트 경험에 대해 서술하세요. 해당 경험이 없다면 기타 프로그래밍 교
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분석 전문가 양성과정[iM DiGital Banker Academy]을 지원한 동기를 서술하세요. (최대 500자 입력가능)
2. 파이썬, 통계분석, 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습 및 프로젝트 경험에 대해 서술하세요. 해당 경험이 없다면 기타 프로그래밍 교
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, 해당 역량을 갖추기 위한 자신만의 노력이나 경험을 작성해 주세요.
3. 본인만의 '차별화된 강점'과 '보완해야 할 약점'에 대해 사례를 들어 구체적으로 기술해 주세요. .
4. 경력사항과 보유기술에 대해 구체적으로 설명해주세요.
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데이터 분석과 마케팅 전략 수립 역량, 그리고 이를 지원하는 다양한 IT 기술을 갖춘 인재입니다. 끊임없는 학습과 현장 경험을 통해 전문성을 지속적으로 강화하고 있으며, 한국능률협회컨설팅에서 고객 경험 혁신을 위한 실질적인 가치를
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