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적인 프로그래밍 언어인 파이썬과 R을 학습하여 데이터 분석 및 자동화 작업에 활용할 수 있게 되었습니다. 이와 같은 준비 과정들은 저를 더욱 전문적이고 경쟁력 있는 인재로 성장시키고 있으며, 경기대학교 공학대학원 프롭테크전공의 커
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며 엑셀과 R, Python을 활용한 데이터 분석 기술을 익혔습니다. 또한, 실제 사례 분석을 통해 데이터를 기반으로 한 의사결정의 중요성을 깨달았습니다. 이 기술을 바탕으로 군인공제회에 입사 후, 회원들의 데이터를 효율적으로 수집하고 분석
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데이터 분석 및 통계적 모델링에 대한 이해를 깊게 했습니다. 특히, 자기주도 학습의 일환으로 분석 도구인 R과 Python을 활용하여 실제 데이터를 분석하는 프로젝트를 진행했습니다.
프로젝트를 통해 저는 기초적인 데이터 처리부터 복잡한 분
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데이터 분석에 대한 이론과 실습을 병행해왔습니다. 구글 애널리틱스와 SEO(검색엔진 최적화), R과 Python을 활용한 데이터 분석 기법을 학습하며 실제 마케팅 캠페인과 분석 프로젝트를 진행했습니다. 또한, 다양한 마케팅 관련 자료를 참고하
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데이터 분석 역량을 강화하기 위해 "데이터 마이닝 및 분석" 과목을 수강하며 Python, SQL, R을 활용한 물류 데이터 분석 기법을 익혔습니다. 특히, 빅데이터를 활용하여 물류 수요 예측 모델을 개발하는 프로젝트를 수행하며 실제 물류 환경에서
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시킬 수 있습니다.
5. Python과 R 중 전력ICT 데이터 분석에 적합한 언어는 무엇인가요?
Python은 머신러닝, 데이터 처리, 시스템 연동에 강점을 지니고 있어, 대규모 스트리밍 데이터 분석과 시스템 자동화에 특히 적합합니다.
6. 입사 후 본인의 ICT
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데이터 분석 도구와 프로그래밍 언어에 대한 기술을 지속적으로 향상시키고 있습니다. Python, R, SQL 등을 활용하여 데이터 처리 및 분석을 수행하는 데 강점을 가지고 있으며, 이러한 기술적 능력은 금융 거래 정보를 효율적으로 관리하는 데
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분석 기술
- qPCR 및 RT-PCR: 유전자 발현 분석
- CRISPR-Cas9: 미생물 유전자 편집
- NGS (Next-Generation Sequencing) 데이터 분석: 미생물 유전체 분석
3. 데이터 분석 및 시뮬레이션 기술
- Python, R: 대사 네트워크 분석 및 통계적 데이터 분석
- Matlab, COBRA
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분석하고 토의한 경험으로 분석력을 키웠습니다.
회사에 입사를 한다면, 데이터 분석 역량을 키워서 최고의 리스크 관리 모델을 설계하고 싶습니다. 이를 위해 데이터 분석 법과 R과 파이썬과 같은 데이터 분석 툴을 공부할 것입니다. 그 결과
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분석 소프트웨어를 활용하는 데 능숙해졌습니다. 예를 들어, Excel과 R, Python을 이용한 데이터 분석과 재무 모델링을 통해 투자 포트폴리오의 수익률과 위험을 분석하는 방법을 배웠습니다. 이 경험은 자산 관리팀에서 진행하는 투자 분석과 리
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