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데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 차이점은 무엇인가요?
데이터 엔지니어는 데이터의 수집, 저장, 처리, 전달 등 데이터 인프라 구축과 운영에 집중하는 반면, 데이터 사이언티스트는 이 데이터를 분석해 인사이트를 도출하고 비즈
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Data 분석 및 Modeling
선택의 근거 : CRM 관련 데이터 수집 및 분석을 통한 market needs 분석 희망
[SNS 상의 데이터 수집을 통한 감성분석]
R을 통해 페이스북, 트위터의 고객들의 자동차 관련 의견 및 태도 등에 대한 데이터를 수집하여 감성분석을 실
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분석 등)을 수행한 뒤, 텍스트 마이닝과 딥러닝 기반의 LSTM, BERT 등의 모델을 적용하여 분석을 수행하고, 모델의 성능을 평가하는 방식으로 연구를 진행하고자 하는 바입니다.
그리하야 좀 더 장기적 플랜으로는 이러한 비정형 데이터 기반 예
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분석 모델을 다룰 수 있는 역량을 갖추고 싶다. 기계학습 기반의 예측 모델, 텍스트 마이닝, 비정형 데이터 분석과 같은 분야는 기술적 전문성과 함께 해석 능력까지 요구되기에, 보다 체계적인 연구와 훈련이 필요하다고 느낀다.
어떤 진로를
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잘 전달하기 위한 중요한 역량이라고 생각합니다.
12. 금융 분야에서 디지털 기술이 가장 필요하다고 느끼는 영역은 무엇인가요?
개인화 추천 서비스와 비정형 데이터 분석 영역이라고 생각합니다. 고객의 거래 패턴, 검색 기록, 문의 내용을
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통신 서비스 - p.10
【표3】주요 외국인회사 모집정보 Web Site - p.11
【표4】국내 주요 헤드헌터 - p.20
【표5】유엔직원 채용 경쟁시험 - p.34 제 1 장 序論
제 2 장 本論
제 1 절 외국계 기업의 분류 및 특성 분석
1. 외
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통신과 미디어의 융합을 통해 새로운 사용자 경험을 창출하는 것이며, 이는 저의 학문적 배경과 직업적 열정과 매우 잘 부합합니다. 컴퓨터 과학을 전공하며, 저는 네트워크, 데이터 분석, 그리고 소프트웨어 개발에 관한 광범위한 지식을 쌓
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정형 데이터 분석 기반 솔루션 개발, 프론트-백엔드 간 통합 모델 운영환경 설계 등에서 주도적인 역할을 수행하고자 합니다.
현재 제가 가진 역량이 다우기술의 AI 서비스 개발 직무에 있어 실질적 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 동시에, 더
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데이터 분석, 그리고 사용자 경험 개선에 대한 제 전문성은 KT의 IT 서비스 개선 및 새로운 비즈니스 모델 개발에 기여할 수 있습니다.
KT에서의 업무를 통해, 저는 제가 학습한 이론과 실무 경험을 통신 및 IT 서비스의 개발 및 최적화에 적용하
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데이터 분석 등 다양한 IT 분야에 걸쳐 광범위한 지식을 쌓았습니다. 특히, 네트워크 시스템과 관련된 과목에서 우수한 성적을 거두었으며, 이는 LG유플러스의 5G 및 IoT 서비스 개발에 필요한 중요한 기초 지식을 제공합니다. 또한, 프로그래밍
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