 |
기초 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 소프
|
|
 |
기초과학이론 기출문제 85
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 98
1. 의사 결정에 필요한 데이터 분석: 99
2. 현상 이해와 예측: 100
3. 실험 설계와 해석: 100
4. 오류와 불확실성 다루기: 100
5. 다양한 분야와의 융합: 100
6. 정보의
|
|
 |
이론 지식검증 기출문제 50개 65
? 무기재료에 대한 학위과정 기출문제 50개 68
? 전자재료에 대한 학위과정 기출문제 50개 71
? 나노소재에 관한 학위과정 입시문제 50개 74
가. 기초 이론 74
나. 분석 및 측정 74
다. 응용 75
라. 최신 연구 및
|
|
 |
기초
1. 대학의 3대 기능
2. 계열별 학문의 내용 및 특성
3. 대학 졸업 후의 진로 선택
4. 행복의 조건
5. 삶에 대한 자세
Ⅸ. 면접의 유형과 대비법
1. 자아 설명형 면접 유형
2. 미래설계에 관한 면접 유형
3. 프리젠테이션 면접
|
|
 |
시험=재하시험이라고도 하며 기초지반 저면에 직접하중을 가하여 지반의 허용지내력을 구하는 시험
▶ 지내력시험의 종류
: 직접재하시험, 반력을 이용한 재하시험
▶실비청산 보수 가산 도급:건축주가 시공자에게 공사를 위임하고 실제로
|
|
 |
면접에 기본을 갖추어야 하는 이유 131
가. 기본이 중요한 이유 131
나. 제가 듣고 싶은 이야기는... 133
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’ 134
라. 면접관 생각의 중요성 134
? 대학원입시 영어면접시험 137
가. 기출문제의
|
|
 |
기초 이론과 개념: 92
나. 회귀 분석 및 모델링: 93
다. 가설 검정과 추론: 93
라. 데이터 분석 및 시각화: 94
마. 빅데이터와 기계 학습: 95
바. 실험 계획법 95
사. 비모수 통계 96
아. 빅데이터와 머신러닝 96
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어
|
|
 |
이론에 대한 지식검증 기출문제 115
가. 기초 이론과 개념: 117
나. 회귀 분석 및 모델링: 117
다. 가설 검정과 추론: 118
라. 데이터 분석 및 시각화: 119
마. 빅데이터와 기계 학습: 119
바. 실험 계획법 120
사. 비모수 통계 120
아. 빅데이터와 머
|
|
 |
시험 120
가. 기출문제의 유형분석과 꼬리질문의 대응 129
나. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유 129
? 오버스펙 130
? 전공관련 면접질문 132
? 중앙대학교 사회학과 대학원 학술능력 기본 능력 점검문제 161
? 대학원 관련 공통질
|
|
 |
기초 이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소
|
|
메뉴펼치기
