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서울대학교 데이터사이언스대학원 박사 자기소개 및 수학(연구)계획서
1.경력(대학생활 또는 직장활동 상황)
2.지원동기 및 장래계획
3.성격의 장단점 및 특기
4.상벌사항
5.기타(특기사항)
6.석사?박사 진학시 희망 연구분야 및 연구
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데이터 분석과 통계의 이해」, 서울대학교출판부, 2019.
김희진, 「통계적 사고와 데이터 해석」, 이화여자대학교출판문화원, 2021.
이준식, 「데이터 사이언스와 비즈니스 통찰」, 청림출판, 2020. 1. 서론
2. 극단값의 개념과 분석의 중요성
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핵심 당사자인 서울대학교의 자체 진상조사를 더 이상 미룰 수 없습니다. 총장님의 결단을 촉구합니다.
감사합니다.
2005년 12월 7일 1. 서울대학교 조사위원회
2. 연구성과 검증 및 공정성 확보 방안
3. 황우석 관련 사건의 쟁점
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서울대학교 생명과학부. (2025). 지방세포 및 에너지대사 연구실. https://biosci.snu.ac.kr/lamr 1. 서론
1.1. 연구의 배경과 필요성
1.2. 세포생물학의 현대적 의미
1.3. 연구의 목적과 범위
2. 본론
2.1. 세포의 기본 구조와 핵심 기능
2.2.
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데이터 기반 담낭담석, 담낭절제술과 간, 담도, 췌장암 발생 위험도 연구, 서울대학교 대학원
최보화, (2005). 담도폐쇄증 간조직에서 cDNA 발현의 양상, 울산대학교 대학원
인체생리학, (2012). 바이오사이언스출판
농민신문, 2018.05.28., “담도, 담
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서울대학교 환경대학원, “고속도로 교통사고의 원인 및 특성규명에 안전대책에 관한 연구”, 대한교통학회지 제 1권 제1호.
12. Alicia L. et al(2004). \"From empirical bayes to full bayes: methods for analyzing traffic safety data\" Transportation research board.
13. Andrew V.
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대학교 대학원.
구창모(1991), 체육환경이 청소년비행에 미치는 영향. 미간행 박사학위 논문. 서울대학교 대학원.
김경률(2001), 한국 해양 레저스포츠의 발전을 위한 정책적 제언. 한국체육학회지.김남형, 이한석(1999), 해양성 레크리에이션 시설
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서울대학교 행정대학원 석사학위논문, 1997
류진석, \"사회복지 공급의 정치 : 가족, 시장, 국가\", 『사회복지연구』 제8호, 서울대 사회복지연구소, 1997
민재성 김용하, \"국가 보훈보상제도의 개편방안\", 한국개발연구원, 1989
박상범, \"올바른
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서울대학교, 2000. 제 1장. 서론···························································· 1∼2
제 2장. 관련연구······················································· 2∼5
제
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서울대학교 경영 대학원, 2002
정종석, “물류산업 고도화를 위한 제3자 물류 발전방안”, 산업연구원, 2001
조준모고석준, 「아웃소싱 매뉴얼」, 삼영사, 2002
지광식, “2000년도 물류정책 방향과 중점시책”, 건설교통부, 2002
「한국경제신문
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고급 머신러닝(Advanced Machine Learning)’, ‘딥러닝 및 응용(Deep Learning and Applications)’, ‘데이터 마이닝(Data Mining)’과 같은 과목을 이수하여 학부에서 배운 지식을 더욱 심화시키고 싶습니다. 아울러 데이터 과학은 윤리와 밀접한 연관이 있다고
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데이터 사이언스 분야에서 더욱 심화된 연구를 진행하고자 합니다. 박사 과정에서는 데이터 분석 알고리즘의 개선 및 확장을 목표로 연구하며, 다양한 산업 분야에서 데이터 사이언스 기술이 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 탐구할 계획입
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석사 과정을 마친 후에는 데이터 사이언스 분야의 전문가로서 산업계에서 활동하는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, 기계학습과 딥러닝을 활용하여 실제 산업 문제를 해결하는 데이터 분석 전
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데이터 과학자로서 국내 데이터 산업 발전과 국제적 협력 증진에 기여하겠습니다.
마지막으로, 변화하는 데이터 환경과 사회적 요구에 유연하게 대응하며 지속적인 자기계발에 매진할 것입니다. 최신 데이터 분석 기법과 AI 기술을 습득하여
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데이터 분석’ 세미나였으며, 이 세미나에서 데이터를 통해 실제 문제를 해결할 수 있다는 점에 큰 매력을 느꼈습니다. 이후 다양한 프로젝트에 참여하면서 데이터를 다루는 기술을 습득했고, 이러한 경험은 데이터 사이언스에 대한 확고한 .
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