 |
기초과학계열(수학)
예문47. 화학과
예문48. 공학계열
예문49. 기계공학부
예문50. 과학분야
예문51. 의예과
예문52. 인문학부
예문53. 정치외교학과
예문54. 컴퓨터 공학과
예문55. 생명공학부
예문56. 경제학과
예문57. 한문학과
예문58. 외
|
|
 |
실험 설계와 해석: 67
4. 오류와 불확실성 다루기: 67
5. 다양한 분야와의 융합: 67
6. 정보의 해석과 의사 소통: 68
7. 진실을 파악하는 도구: 68
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 76
? 석박사학위과정 최빈도 기초과
|
|
 |
실험 설계와 해석: 131
4. 오류와 불확실성 다루기: 131
5. 다양한 분야와의 융합: 132
6. 정보의 해석과 의사 소통: 132
7. 진실을 파악하는 도구: 132
나. 기초 이론과 개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터
|
|
 |
실험 및 연구에 적극적으로 참여하여 연구 경험을 쌓고자 합니다. 또한, 국내외 스포츠과학 연구 동향을 분석하고, 관련 학술지 논문을 작성하여 연구자로서의 역량을 키우고자 합니다. 연구 결과를 바탕으로 운동선수 및 일반인의 건강 증진
|
|
 |
실험을 하여 과학 실험을 학습할 때 이론으로 이해하는 것보다 많은 도움이 되었습니다. 또한 축제 준비와 세미나 준비로 협동심과 다른 사람의 의견을 수용하는 방법을 배웠습니다. 교외활동으로는 양육원 봉사, 체험부스운영, SSC 여중생 과
|
|
 |
일반원칙 278
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항 279
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 279
라. 진부한 표현은 이제 그만 280
마. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴 281
바. 지원 동기의 작성요령 281
사. 성장과정의 작성
|
|
 |
기초 이론과 개념: 113
회귀 분석 및 모델링: 114
가설 검정과 추론: 115
데이터 분석 및 시각화: 115
빅데이터와 기계 학습: 116
실험 계획법 117
비모수 통계 117
빅데이터와 머신러닝 118
데이터 분석 도구와 소프트웨어 118
? 통계분석 도구 소
|
|
 |
기초 이론과 개념: 117
나. 회귀 분석 및 모델링: 117
다. 가설 검정과 추론: 118
라. 데이터 분석 및 시각화: 119
마. 빅데이터와 기계 학습: 119
바. 실험 계획법 120
사. 비모수 통계 120
아. 빅데이터와 머신러닝 121
자. 데이터 분석 도구와 소프
|
|
 |
기초 이론과 개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데이터와 머신러닝 127
자. 데이터 분석 도구와 소프
|
|
 |
일반영역
- 자아관
- 세계관
- 도덕성
- 사회성
- 사고력
- 의사소통능력
2. 전공영역
- 인문대학
- 상경대학
- 법과대학
- 생활과학대학
- 자연과학대학
- 공과대학
- 의과대학
- 간호대학
- 약학대
|
|
메뉴펼치기
