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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 도구와 소프트웨어
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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
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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
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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 도구와 소프
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론 115
? 통계분석 학술이론에 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
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론 122
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 122
가. 기초 이론과 개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계
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