 |
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 소프트웨어 137
?
|
|
 |
306
? 면접관과 면접 불합격의 특성 307
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 307
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이 307
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 308
라. 모르는 것에 대한 답변태도 308
마. 면접시 불합격 요소
|
|
 |
유형 108
다. 꼬리질문의 사례와 답변 109
? 학술적 이론 문제 110
? 인접학문 기출문제 122
? 숙박 상품에 관련된 문제 129
? 관광컨벤션학과의 꼭 풀고 가야 할 핵심문제 130
? 관광경제에 관련된 기출문제 135
? "이런 면접이라면" 155
? 주요논
|
|
 |
및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 85
? 기출문제의 유형분석
|
|
 |
및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 94
? 기출문제의 유형분석 연구능력을 검정
|
|
 |
호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 343
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이 344
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 344
라. 모르는 것에 대한 답변태도 345
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 345
바. 수험
|
|
 |
및 발전에 대한 지원자의 인식과 개선방법 125
? 논문 연구보고서 작성을 검증하는 문제 126
? 연구능력을 검증하는 문제 139
가. 면접 문제에 대한 답변의 간결성 139
나. 기출문제 유형분석과 대응 139
다. 기본적인 외국어 소통 능력을 검증하
|
|
 |
구성의 원칙
ⓑ 전체의 검토
- 주제는 처음에 쓰려고 했던 것인가? 혹시 주제가 바뀌거나, 주제 이외의 다른 부분적인 생각이 오히려 더 부각되지 않았는가?
- 주제는 잘 표현되어 있는가? 주제문은 좀 더 정확하게 쓸 수 없는가?
- 세목이 주제
|
|
 |
및 외교 정책 32
국제 기구와 미국의 역할 33
비정부 기구(NGO)와 미국의 역할 34
? 최근 남지나해 영유권에 관련한 분쟁문제 100개 35
국제법적 측면 35
안보 및 군사적 측면 36
외교 및 국제 관계 36
경제적 측면 37
역사적 배경 38
중국의
|
|
 |
개념: 90
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기계 학습: 93
실험 계획법 94
비모수 통계 94
빅데이터와 머신러닝 94
데이터 분석 도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
|
|
메뉴펼치기
