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대학 시절, 마케팅 데이터 분석 프로젝트에서 머신러닝을 활용해 광고 비용을 30% 절감하면서도 전환율을 20% 향상시킨 경험이 있습니다.
앞으로 데이터 분석 역량을 어떻게 발전시킬 계획인가요?
답변: 키움 디지털 아카데미에서 실무 프로젝
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대학에서 컴퓨터 공학을 전공하면서 더욱 구체화되었고, 저는 기술의 다양한 측면들을 탐구하며 제 역량을 넓혀왔습니다.
대학 재학 중, 저는 다양한 프로젝트와 인턴십에 참여했습니다. 특히 데이터 분석, 머신러닝, 웹 개발과 관련된 프로
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머신러닝 프로젝트를 진행했습니다. 특히 졸업 프로젝트로 참여한 ‘뉴스 기사 분류 모델 개발’ 경험을 통해, 단순히 모델을 만드는 것을 넘어 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 조정, 결과 해석까지 전 주기를 경험할 수 있었습니다. 대학원
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대학에 입학하여 컴퓨터공학을 전공하면서, 제 지식은 소프트웨어 개발, 데이터베이스 관리, 인공지능, 네트워킹 등 광범위한 주제들로 확장되었습니다. 특히 인공지능과 머신러닝에 큰 관심을 가지고 있으며, 이 분야에서의 여러 프로젝트
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및 발표 1. 해당회사 및 직무에 지원하는 동기에 대해 기술해 주십시오.
2. 도전적인 목표를 정하고 열정적으로 일을 추진했던 경험을 구체적으로 기술해 주십시오.
3. 지원 직무와 관련된 이력을 간결하게 나열해주시기 바랍니다.
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대학 캡스톤 프로젝트에서는 대규모 공공데이터를 활용해 소비자 행동 분석 및 예측 모델을 구축하는 역할을 맡았습니다. 파이썬을 이용해 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 머신러닝 모델 설계와 평가까지 전 과정을 수행했으며, 특히 랜
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대로 인해 방향이 바뀌거나 실패했던 경험을 구체적으로 서술하고, 그 과정에서 느낀 점과 배운 점을 설명해 주세요. (700자 이내) *
본인이 주도적으로 진행한 영역 / 타인의 피드백으로 인해 방향이 바뀐 과정 / 그로 인해 감수해야 했던 점 /
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대안을 모색했습니다. 전통적인 방식에서 벗어나 AI와 머신러닝 기반의 하드웨어 설계를 적용하는 방향으로 전환하기로 결정을 내렸습니다. 물론 초기에는 새로운 기술에 대한 불안감과 어려움이 있었지만, AI와 머신러닝에 대한 사전 학습과
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대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 배웠다. 이를 통해 데이터 처리와 AI 모델 학습의 효율성을 높이는 다양한 기법을 습득할 수 있었습니다.
대학원 과정에서도 머신러닝, 강화학습, 최적화 이론, 데이터 처리 기술을 지속적으로 연
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대되고 있습니다. 저는 이러한 트렌드에 맞춰 AI 기술을 기계 시스템 최적화에 적용하는 연구를 진행하고 싶습니다.
17. 현재 진행 중인 연구나 프로젝트가 있나요?
최근에는 머신러닝을 이용한 기계 부품 피로도 예측 연구를 진행하고 있습니
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