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믿습니다.
입사 후에는 설문 설계 지원, 표본 관리, 자료 수집 및 데이터 전처리 등 여론조사 연구지원 업무를 체계적으로 익히고자 합니다. 특히 SPSS, R, Python 등의 통계 소프트웨어 활용 능력을 심화시켜 데이터 분석의 정확도와 효율성을 높
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데이터 분석 프로젝트를 수행하며, 시장 분석과 예측 모델링을 수행했습니다. 이를 위해 Python, R 등 다양한 언어와 라이브러리를 활용하였습니다. 또한, 개인적으로 자연어 처리 분야에서 프로젝트를 수행하며, 한글 텍스트를 분석하고 처리
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분석 가능하며, 컴퓨터 프로그래밍(C++, Matlab, R)의 활용도 많이 해왔습니다.
▶ 분석적 능력
석사과정에서 재무전공을 하면서 수많은 재무, 회계 데이터들의 분석과 평가 및 통계 처리 등으로 저의 분석적 능력은 타 지원자에 대비해 경쟁력이
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분석 프로젝트에서 팀을 이끌어 성공적으로 결과를 도출한 경험입니다.
Q14. 데이터 분석 시 어떤 도구와 방법을 활용하나요?
A14. 통계 소프트웨어와 프로그래밍 언어(R, Python 등)를 활용해 체계적으로 분석합니다.
Q15. 자기계발을 위해 어떤 노
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분석하고 개선하는데 도움이 될 것입니다.
네 번째로 6시그마 그린벨트의 DMAIC를 바탕으로 화학공장 설계프로젝트에서 생산량과 수율을 개선시킨 경험이 있습니다. 이러한 저의 데이터 분석을 통한 공정개선 능력은 공정기술직무에서 웨이퍼
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회계 기초 지식, R 기반 시뮬레이션 고도화, Excel VBA 자동화 등을 학습 중이며, 향후 Python 기반 머신러닝 도입을 목표로 하고 있습니다. 실무에서 회계·재무·데이터 분석까지 연결되는 사고를 갖춘 계리인이 되기 위해 융합적 학습을 지속하고
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데이터 기반의 HR 운영을 어떻게 개선할 수 있다고 생각하나요?
A3. 직원 만족도 조사 및 성과 데이터를 분석하여, 맞춤형 보상 시스템을 운영하고, 피드백을 기반으로 조직문화를 개선하는 것이 필요하다고 생각합니다.
Q4. 입사 후 가장 기여
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hon, R, SQL 등의 프로그래밍 언어를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 사기 관련 데이터를 보다 효과적으로 처리하고, 인사이트를 도출하여 의사결정에 기여할 수 있을 것입니다. 이러한 기술적 이해
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on, R, SQL 등의 프로그래밍 언어를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 리스크 관련 데이터를 보다 효과적으로 처리하고, 인사이트를 도출하여 의사결정에 기여할 수 있을 것입니다. 이러한 기술적 이
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데이터 분석입니다. 계약 리스크 예측, 분쟁유형 분류 등 법무에도 데이터 기반 접근이 필요합니다. 이를 위해 Python, R 기반 실습도 병행해왔습니다.
7. 한국석유공사의 공익성과 수익성 사이의 균형을 어떻게 생각하십니까?
공익성과 수익성
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