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데이터 시대에 접어들어 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유는 무엇인지 기술하고 비정형데이터 분석 상 유의점에 대해 논하시오. (6점) 1) 비정형데이터 분석의 중요성 2) 비정형데이터 분석 상 유의점 3. 다음 <보기>와 같은 텍
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데이터 시대에 접어들어 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유는 무엇인지 기술하고 자신이 비정형데이터 분석자라고 가정할 때, 어떠한 어려움이 예상되며 어떤 해결책을 제시할 수 있을지 (독창적으로) 논하시오. (9점) 1) 비정형데
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분석해 보시오. Ⅰ. 서론 Ⅱ. 본론 1. 코로나 19의 확산 이후 우리 사회에 새롭게 나타난 대표적인 사회현상 - 사회적 거리두기로 인한 비대면·비접촉(언택트) 서비스 선호 현상 2. 왜 그런 현상이 나타났는지 분석 3. 앞으로 어떻게
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분석 9. SK텔레콤의 글로벌경영 1) CDMA세계화의 표준 SK텔레콤 2) 다각적인 사업영역 개척 3) 활발한 국제협력 활동 10. SK텔레콤의 미래 1) SK텔레콤의 강점 2) SK텔레콤의 약점 3) SK텔레콤의 미래 예측 4) SK텔레콤의 미래에 대한 대비 11.
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(방송대) 비정형데이터분석, 중간 과제물 (2022 2학기, 30점 만점, R코드있음) 목차 1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 기술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의) 사례를 들어 비교하고 설명하시오. (9점) 2. 빅데이터 시대에 접어
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논문 49건

방송광고공사 연구보고서 제일기획, 광고비 통계, 각년도 Zenith Optomedia(2008), 『Advertising Expenditure Forecasts』 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 광고산업에 관한 이론적 고찰 1. 광고산업의 발전과정 2. 광고산업의 구조적 특성 3. 광고산업의 파급효과 Ⅲ.
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  • 발행일 2012.12.07
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분석을 위한 데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329 특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호
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방송물은 대개 케이블TV에서 소화됐다. 문화관광부는 "`한류'의 지속 확산으로 방송물의 평균 단가가 대폭 상승하는 가격경쟁력을 확보했고 수출 시장의 다변화, 애니메이션 제작, 수출 활성화 등이 수출을 견인했다"고 분석했다. 드라마의
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  • 발행일 2008.11.21
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분석 < 표 3 > 정치참여(투표참여) & 매스미디어 인터넷 < 표 4 > 성별 & 정치참여(투표참여) < 표 5 > 연령 & 정치참여(투표참여) < 표 6 > 학력 & 정치참여(투표참여) < 표 7 > 소득수준 & 정치참여(투표참여) < 표 8 > 사
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  • 발행일 2008.04.29
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방송과 케이블텔레비전의 경쟁분석, 한국방송학회, 2005년, 하주용 [8] 차세대네트워크(NGN) 수요 및 산업의 변화, 정보통신정책, 2005년, 김사혁 [9] 차세대네트워크(NGN) 기술 및 시장의 발전 방향, 정보통신정책, 2003년, 김사혁 [10] NGN 추진현황 및
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취업자료 14,250건

대비 질문 면접대비 방송통신대학 대학원 정보공학GIS연구실 석사 과정 사회인 특별 입시 전용 면접 대비 질문 1.지원동기 2.입사 후 포부 3.직무 관련 경험 4.성격 장단점 1.지원동기 [성장하는 데이터 분야의 전문가] 데이터 분석
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, 모 국제 NGO에서 소셜미디어 담당자로 활동하며 인스타그램 팔로워 수를 3개월 만에 3배 증가시키고, 구글 애널리틱스 데이터를 분석하여 접속자 수를 월평균 25% 늘려가는 성 1.지원동기 2.입사 후 포부 3.직무 관련 경험 4.성격 장단점
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데이터 라벨링 프로젝트를 수행하며, 10만 건 이상의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 업무를 맡아, 98% 이상의 정확도를 유지하며 처리 속도를 기존 팀 대비 30% 향상시킨 경험이 있습니다. 이 과정에서 정형, 비정형 데이터를 분석하고, 오
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데이터를 분석하여 콘텐츠 전략을 재구성하였던 경험이 있습니다. 특히, 기획한 프로그램이 방송 후 첫 주 시청률이 기존 평균 대비 20% 이상 증가하는 성과를 냄으로써 데이터 기반의 콘텐츠 제작 역량을 인정받았습니다. 1.지원동기 2.입
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데이터를 효율적으로 처리하였으며, 자연어 처리 기술로 비정형 데이터 기반의 신용평가모델도 구축하였습니다. 또한, 클라우드 환경에서 자동화된 데이터 수집과 분석 프로세스를 설계하여 처리 시간을 기존 대비 30% 감소시킨 성과를 이루
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