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러닝은 오늘날 거의 모든 산업에서 널리 사용되고 있으며, 데이터 분석, 예측, 자동화를 통해 기업의 성과를 극대화하는 중요한 기술이다.
6) 딥러닝(Deep Learning)
(1) 딥러닝의 정의
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, ‘인공 신경망(A
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러닝(Mobile Learning)
3. 모바일 러닝 사용의도와 관련요인
Ⅲ. 연구방법
1. 연구 모델
2. 연구 대상
3. 연구 절차
4. 조사 도구
5. 자료의 수집 및 분석
Ⅳ. 연구결과 및 논의
1. 표본과 자료수집
2. 요인분석
3. 신뢰도분석
4. 상관관계분석
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캠퍼스 <아디다스(adidas) 기업분석> 2009.11.03
8.네이버 카페 <나이키, 젊은 층 겨냥 타깃 광고 눈길>
http://blog.naver.com/pyobio/150007919332
9. 두산백과 <마케팅>
10.네이버카페 <아디다스 4P전략>
http://theseareallforyou.blogspot.kr/2013/05/adidas-4
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캠퍼스. 1. 서론
2. 4차 산업혁명의 정의
3. 4차 산업혁명의 특징
4. 4차 산업혁명의 연혁
5. 4차 산업혁명의 의의
6. 4차 산업혁명의 대표 기술
6-1. 사물인터넷(IoT : Internet of Things )
6-2. 자율주행 자동차
6-3. 드론(drone)
6-4. 빅데이
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분석과 개발 방향
5-1. 벤치마킹 분석 – UBOB
5-2. 벤치마킹 분석 – EBSi
5-3. 벤치마킹 분석 – Citi은행
5-4. 벤치마킹 분석 – U-KNOU
5-5. 벤치마킹 분석 – PATTERN 2000
5-6. 벤치마킹 분석 – 이-리딩
5-7. Smart-Learning 서비스 개발
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국세청에서는 신용사회의 정착 및 거래질서의 정상화를 위해 적극적으로 신용카드사용 장려 정책을 펼쳐왔다. 신용카드 가맹점 가입을 권장하고, 신용카드 영수증 복권제 도입, 신용카드 가맹점의 경우 신용카드 매출금액이 전년보다 증
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특성
5.신규사업 등의 내용 및 전망
6.주요 제품 등의 현황
7. 판매경로 및 판매방법
8.엘지 텔레콤의 사회공헌
9.LG텔레콤 SWOT분석
10.LG텔레콤 마케팅 전략(4P전략)
11.엘지텔레콤 주가정보와 주주분포
12.엘지텔레콤 재무정보
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사례분석
1. 국내사례 분석
2. 해외사례 분석
Ⅴ. 기업의 사회공헌활동 활성화 방안
1. 기업의 CSR 의식 변화 및 시스템 개선
2. 패러다임의 전환
3. NGO나 NPO들과의 관계
4. 사회공헌 프로그램 개발 및 전문가 육성
Ⅵ. 결론
참고문헌
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분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 32
기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 33
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도
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분석
2. 외식업계 현황 분석
1) 외식업계 분야별 현황 분석
2) 현 외식업체들의 성공 포인트
3. 성공 창업 상권과 층수에 맞는 아이템 찾기
1) 아이템만 잘 선정하면 ‘상층’도 명당이다
2) 외식창업의 실패요인 및 성공요
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(주)신용산업개발에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)신용산업개발에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)신용테크에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(주)신용아이엔씨에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)신용글로벌에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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분석 전문가 양성과정]을 지원한 동기는 무엇입니까?
2.파이썬, 통계분석, 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습 및 프로젝트 경험에 대해 구체적으로 설명해주십시오.
3. 위 2번 항목 외 프로그래밍 교육을 받아봤거나 프로젝트 경험이
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분석과 신용 리스크 관리 역량을 더욱 발전시킬 기회를 얻었습니다. 인턴 기간 동안 금융 데이터의 정제, 고객 신용평가 보조, 리스크 모델링 등을 수행하며 실무에서 요구되는 분석 능력과 비즈니스적 사고를 익힐 수 있었습니다. 또한, 데이
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신용평가에 적합한 변수를 선정하는 데 어려움이 있었고, 데이터의 일관성 부족으로 모델의 정확도가 떨어지는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 기존 금융권의 신용평가 방식을 분석하고, 추가적인 데이터를 확보하여 모델을 보완하
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분석을 통해 금융기관의 운영 효율성을 높이고, 고객의 행동 패턴과 기호를 분석하여 개인화된 금융 상품을 제공하는 데 필요한 데이터 기반의 인사이트를 도출할 수 있을 것입니다. 또한, 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 신용 평가 시스템이
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신용평가, 시장 예측 등에 통계 기법을 적용해 금융 안정성 확보와 자산 가치 극대화에 기여할 것입니다. 특히 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용하여 신용 위험 분석과 금융 사기 탐지 시스템 개발에 참여함으로써 금융 산업의 신뢰성과 효율
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