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해석: 127
4. 오류와 불확실성 다루기: 127
5. 다양한 분야와의 융합: 128
6. 정보의 해석과 의사 소통: 128
7. 진실을 파악하는 도구: 128
기초 이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터
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해석: 89
4. 오류와 불확실성 다루기: 89
5. 다양한 분야와의 융합: 89
6. 정보의 해석과 의사 소통: 90
7. 진실을 파악하는 도구: 90
기초 이론과 개념: 90
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기
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수집 경험은?
23. 논문 읽는 습관이 있나요?
24. 연구자로서 가장 필요한 자질은?
25. 대학원 생활에서 가장 기대되는 점은?
26. 인공지능 기술이 사회에 미치는 가장 큰 윤리적 문제는 무엇이라고 생각하십니까?
28. 요즘 가장 관심 있
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해석: 85
4. 오류와 불확실성 다루기: 86
5. 다양한 분야와의 융합: 86
6. 정보의 해석과 의사 소통: 86
7. 진실을 파악하는 도구: 86
기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기
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해석: 100
4. 오류와 불확실성 다루기: 100
5. 다양한 분야와의 융합: 100
6. 정보의 해석과 의사 소통: 100
7. 진실을 파악하는 도구: 100
기초 이론과 개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터
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각으로, 설비나 공정을 볼 때에도 사람과 환경의 관점을 함께 고려하고자 합니다.
LX MMA에서의 인턴 경험을 통해 기술과 환경안전이 결합하는 실제 업무를 체험하고, 장기적으로는 기술개발 초기부터 환경 리스크를 통합적으로 검토할 수 있
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각 단계의 흐름을 정확히 파악하고 적극적으로 참여하는 자세로 임하겠습니다.
또한 조사통계 분야에서는 기존에 수행된 산업 통계 보고서와 리서치 자료들을 학습하며 데이터 해석 능력을 키우고, 필요한 경우 현장 실사나 인터뷰 등 실질
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이론적 틀, 예상되는 연구 과정 등을 설명합니다. 또한, 연구의 예상 결과와 그것이 해당 분야에 어떤 기여를 할 수 있는지에 대해 논합니다.
4. 학업 준비 상태 및 자격: 관련 분야나 주제에 대한 이해도, 이전 학업이나 경험, 연구 스킬 등 자
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해석하는 시각을 제공해준다고 생각하기 때문입니다.
거시경제학 분야에 관심을 갖고 화폐금융론, 국제수지론, 한국경제와 세계경제 등 관련된 다양한 전공과목을 수강하였습니다.
학부에서 수강했던 내용들이 향후 행정대학원에서 공부
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이론적 틀, 예상되는 연구 과정 등을 설명합니다. 또한, 연구의 예상 결과와 그것이 해당 분야에 어떤 기여를 할 수 있는지에 대해 논합니다.
4. 학업 준비 상태 및 자격: 관련 분야나 주제에 대한 이해도, 이전 학업이나 경험, 연구 스킬 등 자
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