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전문지식 66건

러닝은 오늘날 거의 모든 산업에서 널리 사용되고 있으며, 데이터 분석, 예측, 자동화를 통해 기업의 성과를 극대화하는 중요한 기술이다. 6) 딥러닝(Deep Learning) (1) 딥러닝의 정의 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, ‘인공 신경망(A
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러닝 기반의 사이버 보안 위협 탐지 시스템 연구. 정보시스템연구, 27(1), 81-98. 손영호. (2020). 인공지능 시대의 사이버 보안 과제와 대응 방안. 정보보호학회지, 30(2), 371-386. 강민희. (2019). 4차 산업혁명 시대의 인터넷 보안 문제와 대책: 5G 네트
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신용주 [평생교육 방법론] 학지사 2012 한숭희 [평생교육론] 학지사 2004 평생교육방법론 1. 평생교육의 개념과 특성을 고려하여, 평생교육방법론이라는 학문에 대해 설명해 보십시오. 1) 평생교육의 개념과 특성 2) 평생교육의 개념과 특
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신용주(2005), “여성평생교육 방법론”, 여성평생교육의 이론과 실제, 교육과학사. Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 고찰 1. 여성평생교육의 필요성 및 목적 2. 여성평생교육의 특성 3. 여성평생교육의 내용구성 Ⅳ. 여성평생교육 프로그램 운영
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러닝을 활용한 신용카드 부정거래 적발 시스템을 개발하여 도입하였다. 지금도 범죄 예방을 위해 범죄 트렌드 분석 프로그램을 활용하고 있지만 인공지능 기술과 CCTV, 드론, 감시 위성을 활용한 정찰, 통신감청, 테러 관련 빅데이터 분석을
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논문 1건

신용회계, 연금, 우편, 봉급, 건강보험 등을 관할하는 이곳은 유연한 시간근무제를 실시하였다. 각자의 생리적 리듬이나 가정환경에 맞추어 근무시간을 정한다. Hochschild의 결론: 시간운동은 사회적인 여건이 변하지 않고는 성공하기 힘들다.
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기업신용보고서 4건

(주)나우러닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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  • 발행일 2024.03.16
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  • 기업명 (주)나우러닝
  • 대표자 문정수
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(주)나우러닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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  • 발행일 2024.03.16
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  • 기업명 (주)나우러닝
  • 대표자 문정수
  • 보고서타입 영문
(주)나우러닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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  • 발행일 2024.03.16
  • 파일종류 아크로벳(pdf)
  • 기업명 (주)나우러닝
  • 대표자 문정수
  • 보고서타입 영문
(주)나우러닝에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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  • 발행일 2024.03.16
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  • 기업명 (주)나우러닝
  • 대표자 문정수
  • 보고서타입 국문

취업자료 10건

신용평가 모형 개발’이라는 주제로 금융 관련 공모전에 참가한 경험이 있습니다. 이 프로젝트에서 저는 팀의 데이터 수집과 모델링을 담당하며, 머신러닝 기법을 활용하여 신용평가 모델을 개발하려 했습니다. 그러나 초기에는 신용평가에
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  • 등록일 2025.03.30
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
신용 리스크 관리 역량을 더욱 발전시킬 기회를 얻었습니다. 인턴 기간 동안 금융 데이터의 정제, 고객 신용평가 보조, 리스크 모델링 등을 수행하며 실무에서 요구되는 분석 능력과 비즈니스적 사고를 익힐 수 있었습니다. 또한, 데이터를 단
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  • 등록일 2025.03.11
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
신용평가 시장에서도 경쟁력을 갖출 수 있도록 기여하고자 합니다. 입사 후에는 지속적인 학습과 연구를 통해 신용평가 모델의 정확도를 높이고, 한국평가데이터의 신뢰도를 향상시키는 데 기여하겠습니다. 데이터 분석과 머신러닝을 활용
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  • 등록일 2025.03.26
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  • 직종구분 일반사무직
러닝과 딥러닝을 활용하여 신용 평가 시스템이나 리스크 관리 모델을 개선하고, 사기 탐지 시스템과 같은 보안 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 금융 서비스의 최적화를 목표로 하고 있으며, 고객 경험 개선을
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  • 등록일 2025.03.29
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
신용평가, 시장 예측 등에 통계 기법을 적용해 금융 안정성 확보와 자산 가치 극대화에 기여할 것입니다. 특히 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용하여 신용 위험 분석과 금융 사기 탐지 시스템 개발에 참여함으로써 금융 산업의 신뢰성과 효율
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  • 등록일 2025.05.19
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  • 직종구분 기타
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