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도구: 100
기초 이론과 개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분
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도구와 소프트웨어 96
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 99
? 입시지원자가 보는 철학 연구 문제점 1500단어 106
? 철학 대학원 입시 어학능력 검증하는 영어면접문제 100개 113
? 세계적인 철학 교육의 흐름에 대한
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도구: 132
나. 기초 이론과 개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터 분석 및 시각화: 134
바. 빅데이터와 기계 학습: 135
사. 실험 계획법 136
아. 비모수 통계 136
자. 빅데이터와 머신러닝 137
차. 데이터 분석
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?
- 이론적 정의에 대해서 설명하라?
- 수학적 귀납법에 대해서 설명하라 1.면접의개념
2.면접의기본자세
3.면접비법
4.면접을잘볼수있는비법
5.면접유형
6.면접10계명
7.편입을위한준비사항
8.편입유의사항
9.전년도학과별면접문제
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도구: 82
아. 기초 이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구
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특징
2. Cover Letter 작성의 특징
3. Cover Letter 유의사항
4. Cover Letter 작성요건
5. Cover Letter 구성요소
6. Cover Letter 봉투작성 예
7. 영문자기소개서 작성실례
Ⅲ. 면 접
1. 최근의 면접 동향
2. 주요 대기업의 이색 면접 사례(삼성 외 다수.)
3.
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도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 97
? 입시지원자가 보는 경제학 연구 문제점 1500단어 105
? 경제학 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요 112
? 경제학 활용에 대한 지원자 견해
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특히 조심 187
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우 188
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나? 188
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 189
? 면접에 기본을 갖추어야 하는 이유 189
가. 기본이 중요한 이유 18
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특히 조심 157
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우 157
라. 타대 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나? 158
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 158
? 면접시험에 대한 기본적인 준비자세 158
가. 대학교 혹은 대학원
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특징
5.1 작가의 문체
5.2 독특한 언어적 특징 분석과 그 효과
6.평론
6.1 일반독자들의 평가
6.2 긍정적인 평론
6.3 부정적인 평론
7. 느낀점
7.1 개인적인 감상 및 생각
7.2 책에서 얻은 교훈
8.결론
8.1 책의 가치와 의미
8.2 시대적 변화에 따
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