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이론과 개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터 분석 및 시각화: 134
바. 빅데이터와 기계 학습: 135
사. 실험 계획법 136
아. 비모수 통계 136
자. 빅데이터와 머신러닝 137
차. 데이터 분석 도구와 소프트웨
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이론적 배경이나 최근 연구 동향, 실무 사례 등에 대한 질문이 나올 수 있기 때문에, 해당 분야의 주요 개념과 이슈를 이해하고 있어야 합니다.
3. 구체적인 경험 공유
질문에 대한 답변을 할 때에는 구체적인 경험을 바탕으로 이야기하는 것이
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체계적인 방법으로 증대시킬 수 있는 디자인적 사고에 대한 주요 개념과 방법론에 대해 공부하고, 직접 이론을 적용하고 실습해보며 제품 또는 서비스 디자인을 혁신해 볼 수 있었습니다.
< 국제 마케팅 >
급변하는 세계경영환경에 능동
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