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1. 프로젝트 개요서
2. 시스템 구성도
3. 업무 기술서
4. 업무 문서 리스트
5. 논리적 데이터 모델
6. 물리적 데이터 모델
7. 용어 사전
8. 도메인 정의서
9. 테이블 기술서
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커피숍관리 프로그램으로
커피숍의 재고,매뉴,주문,판매관리등이 이루어집니다
데이터베이스는 MS-SQL을 사용하였고 응용프로그램은 C언어를 사용해 콘솔출력으로 이루어집니다
프로젝트 제안서와, 최종프로젝트 발표 프리젠테이션까
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프로젝트 노드 흐름도
3. 변수들의 변환 과정
4. Sampling, Partition, Replacement
총자료의 개수가 32563이므로,그 의 10%인 3256개의 샘플을 뽑는다.
Data의 수가 많으므로(32562개) 데이터 파티션의 비율을 4:3:3 으로 하여 나눈다.
imputation method를 tree imput
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it, Jira 등 협업 도구
5. 기타 참고 사항
- 프로젝트 진행 과정에서 발생할 수 있는 기술적, 운영적 이슈에 유연하게 대응하기 위해 애자일 방법론 적용 필요
- 향후 동적 가격 고도화 및 적용 범위 확대를 위해 조직 내 데이터 리터러시 제고 및
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[AutoSaleManage]
[AutoSaleManage]
AutoSaleManage.sln
AutoSaleManage.suo
[프로젝트ER-win]
CarSaleManage_V2.erwin
CarTable_v2.sql
OPTION.SQL.txt
TEST.SQL.txt
1.41MB
파일 98, 폴더 10
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프로젝트 따라하기", 구민사, 2001. 1.
[5] VB 사이트 http://www.vb.co.kr/
[6] 비주얼 베이직 사이트, http://myhome.hanafos.com/~vbnet
[7] 비주얼 베이직 길라잡이, http://www.web-reader.co.kr/vb
[8] 데브피아, http://www.devpia.com
[9] MSDN, http://www.microsoft.com/korea/msdn/vbasic/
[1
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데이터 기여도와 품질 관리 난이도를 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
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프로젝트에서의 하자관리를 위한 웹기반의 데이터베이스 시스템구축에 관한 연구, 2006.10
2. 강경인, 안성훈, 유현경, 거주자 만족도 분석을 통한 공동주택 하자처리과정의 개선방안, 대한건축 학회논문집 구조계, 21권, 4호, 2005,4.
3. 콘크리트
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데이터웨어하우스인 관계로 IT 부서의 역할이 크기는 하지만 프로젝트를 이끌어가는 주체는 마케팅 부서여야 함
ㆍIT 부서가 주도할 경우 비지니스 요건보다 데이터 정리에 더 신경
2. 기업 특성에 맞게 차별적 접근
1) 기업별로 자신의 업종과
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데이터웨어하우스인 관계로 IT 부서의 역할이 크기는 하지만 프로젝트를 이끌어가는 주체는 마케팅 부서여야 함
ㆍIT 부서가 주도할 경우 비지니스 요건보다 데이터 정리에 더 신경
2. 기업 특성에 맞게 차별적 접근
1) 기업별로 자신의 업종과
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목표를 향해 나아가는 회사의 일원이 되고자 이직을 결심하게 되었습니다. 경력기술서에서 기재한 것과 같이 저는 OOO 분야에서 O년간 근무 했으며, 최근 진행한 OOOO 프로젝트, OOOO 프로젝트를 참여하여 성공적으로 이끈 경험이 있습니다.
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데이터 분석 및 처리 능력입니다. 이를 위해 저는 대학에서 데이터 과학 관련 과목을 수강하고, 다양한 데이터 분석 도구를 익혔습니다. 특히, Python과 R을 활용한 데이터 분석 프로젝트를 진행하며 실질적인 경험을 쌓았습니다. 이 과정에서
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데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기는 교내에서 진행한 ‘빅데이터 분석’ 세미나였으며, 이 세미나에서 데이터를 통해 실제 문제를 해결할 수 있다는 점에 큰 매력을 느꼈습니다. 이후 다양한 프로젝트에 참여하면서 데이터를 다루는 기
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데이터 기반 프로젝트와 융합연구를 활발히 수행하고 있으며, 데이터사이언스를 기술 중심이 아닌 문제 해결 중심의 실천적 학문으로 다룬다는 점에서 제가 추구하는 방향성과 정확히 일치합니다. 저는 이곳에서 데이터의 수치 너머에 있는
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동 등 / 50자 이상 800자 이내)
대학 연구실에서 수행한 ‘산업용 설비 고장 예측 AI 모델 개발’ 프로젝트가 가장 도전적이면서 의미 있었습니다. 이 프로젝트는 실제 산업 현장 데이터를 활용해 설비 이상 징후를 조기에 탐지하는 모델을 만드
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