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데이터 타입으로는 정수형 데이터, 실수형 데이터, 문자 및 문자열 데이터 타입이 있다.
변수의 이름을 정할 때에는 식별자에 대한 규칙을 준수하며 구분이 잘 되도록 정하는 것이 중요하다. 학습 목표
데이터 타입
변수
연산자
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자료
강의자료 참조
아름다운 데이터 사례
http://geonet.oii.ox.ac.uk/blog/the-world-online/
George Arnett, “World wide web? Map resizes countries by number of internet users”, 2015.07.10, https://www.theguardian.com/news/datablog/2015/jul/10/world-map-web-users-oxford-internet-institute 데이
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자료
강의자료 02장, SQL Server 2016 Enterprise 평가판 설치
마이크로소프트 홈페이지, SQL 문서,
https://docs.microsoft.com/ko-kr/sql/sql-server/editions-and-components-of-sql-server-2016?view=sql-server-ver15
3. 마이크로소프트 홈페이지, Evaluation Center,
https://www.microsoft.com/en-
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강의 12강 및 해당범위 강의자료 참조
이긍희·함유근·김용대·이준환·원중호(2022), 빅데이터의이해와활용, 방송통신대학교출판문화원
김영임·강승구·이영음·이은택·설진아·장일·김옥태 (2018), 미디어와사회, 방송통신대학교출판문화원
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자료
강의자료
범죄예방환경설계와 공동체의식이 주거환경 만족에 미치는 영향, 장희옥, 2016, 홍익대학교건축도시대학원
범죄발생 위치데이터와 가로 세그먼트 분석단위를 활용한 CPTED 요소의 범죄예방효과 분석 : 마포구 염리동을 중심으로
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강의의[강의에], 우리의[우리에]
⑵ 자음의 발음
① 대표음 발음이 원칙이다.
ㄱ, ㅋ, ㄳ, ㄺ → ㄱ
ㄴ, ㄵ → ㄴ
ㄷ, ㅅ, ㅈ, ㅊ, ㅌ → ㄷ
ㅂ, ㅍ, ㅄ, ㄿ → ㅂ
ㄼ, ㅀ, ㄾ → ㄹ
ㄻ, ㅁ → ㅁ
② 예외적인 경우
② 밟다[밥따], 밟지[밥찌]
넓죽하
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자료의 통합과정의 어려움 I. 서 론 1
1. 연구 배경 및 의의 1
2. 연구목적 2
3. 연구방법 및 절차 2
II. 고객세분화에 관한 이론적 고찰 3
1. 고객세분화의 중요성 3
2. 고객세분화를 위한 방법론 5
(1) 데이터베이스 마케팅관점에서의 고객
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데이터 센터 기술
데이터 센터(Data center)는 디지털 자료, 정보 등의 교환이나 처리, 관리, 저장 등의 다양한 기능을 수행하기 위한 서버, 저장장치, 네트워크 장비, 모니터 등의 다수의 IT장비가 수용된 중앙 집중화된 시설이다(H. S. Sun et al.
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데이터 분석법(나남출판사, 2003)
9. 박광배 : 변량분석과 회귀분석(학지사 2003.4)
10. http://blog.naver.com/kbluewin.do?Redirect=Log&logNo=60003105392
11. http://www.niceshot.co.kr/niceshot/cs/csp9.htm
12. http://plaza2.snut.ac.kr/%7Erheehj/statistics/hypothesis/complement.htm
13. http://myhome
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강의 자료 미래 경영 아카데미
● 기업회계기준서, 2007년 한국회계연구원, 회계기준위원회
● 회계와 세무해설, 2007년 삼일회계법인
● 양성희이상진, 2003년 최신기업회계기준서 해설 경 영 과 회 계
● 임상엽, 정정운 2006년 세법개론 상 경
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실습조교 2주씩 총 5차례, 교수학습센터 주최 강의자료 제작을 위한 교수워크숍 실습도우미 2일 또는 4일 과정으로 총 3차례, 한국기업데이터 OO지사 아르바이트 5달, 독서실 총무 8달 등입니다. 개요
면접후기
자기소개서
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자료를 꾸준히 탐독하며 지식을 넓혔습니다. 또한, 환경 관련 학회와 세미나에 참석해 전문가들의 견해를 직접 듣고, 데이터 분석과 프로그래밍 관련 온라인 강의를 수강해 실무 역량을 강화했습니다. 학교 연구실에서 수행한 프로젝트와 인
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데이터 수집과 전처리, 기초 분석을 담당해 실제 업무 프로세스 개선 방안을 제시했습니다. IoT 센서 데이터와 ERP 자료를 통합 관리하며 병목 구간을 파악하고, 작업자 배치 최적화 모델을 개발해 운영 효율성을 높였습니다. 교수님과 담당 기
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데이터 통신과 서버 구축 경험을 바탕으로 안정적이고 확장 가능한 시스템 개발에 기여할 수 있습니다. 또한 협업과 커뮤니케이션 능력을 통해 팀 내 원활한 협력과 프로젝트 성공을 지원하며, 빠르게 변화하는 IT 환경에 유연하게 대응하는
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데이터 분석은 긴밀히 연결되어 있다고 생각합니다.
Q7. 급변하는 디지털 환경에서 어떻게 자기 계발을 하고 있나요?
온라인 강의 수강과 최신 트렌드 관련 자료 독서를 통해 꾸준히 지식을 업데이트하고 있습니다. 또한 관련 자격증 취득을
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