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식이 필수적입니다. 대학 시절, 데이터 과학 관련 과목을 수강하며 Python과 R을 활용한 데이터 분석 기술을 익혔습니다. 실제 프로젝트를 통해 대규모 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 경험을 쌓았습니다.
또한, AI 기술에 대한 깊은 이
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램이 더욱 활성화될 필요가 있다고 생각합니다. 단순한 금전 지원을 넘어, 삶의 의미와 공동체 연결을 회복할 수 있는 복지가 필요하다고 봅니다.
6. 디지털 기반 행정에 어떻게 대응하고 계신가요?
R을 활용한 데이터 분석, 온라인 민원 시스
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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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분석 경험을 구체적으로 말씀해 주세요.
대학 연구실에서 진행한 부동산 시장 트렌드 분석 프로젝트에 참여해 Python과 R을 활용해 대규모 거래 데이터를 처리했습니다. 데이터를 수집한 후, 결측치 보완, 이상치 제거, 변수 선택 등의 전처리
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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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데이터 분석 경험에 대해 설명해 주세요.
대학 시절 Python과 R을 활용해 경제 지표와 주가 데이터를 분석하는 프로젝트를 수행했습니다. 시계열 분석과 회귀분석 기법을 적용해 경제 변수와 주가 변동 간 상관관계를 도출했고, 이를 바탕으로
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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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