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중앙대학교 통계학 대학원 기출문제유형분석 기출문제패턴탐색 자기소개서작성성공패턴 구두면접 논술주제 지원동기작성요령 입학추천서

진실한기도
개인인증판매자스토어
최초 등록일
2023.05.22
최종 저작일
2023.05
293페이지/파일확장자 어도비 PDF
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소개글

이 자료는 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 대학원에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제, 논술시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 또 석박사 과정에 필요한 논술이나 전공과목에 걸맞는 연구계획서 작성방법, 지원동기 작성방법, 자기소개서나 지원동기를 성공적으로 작성하기 위한 성공패턴들이 어떤 핵심주제가 있나 자기소개서에 담으면 절대 안되는 문구나 문장 등 의 내용으로 필히 보셔야 할 내용들이 있습니다. 다양한 자료들은 어느 대학원이고 입학을 할때 필요한 문제들입니다. 여러 가지 입학시험에 관련한 자료들을 드리는 이유는 우수한 인재를 선발하기 위한 대기업에서 많은 비용을 들여 출제한 문제들로 여러기관이나 대학에서 조금씩 변형과정을 거쳐면접문제 자료로 자주 활용이 되기 때문입니다. 시험문제는 출제자들(주로 교수님들)이 이러한 다양한 문제의 내용을 활용하여 혹은 약간씩 변형하여 이들 문제를 참고삼아 출제하고 있는 경우가 많아 보너스로 드립니다. 또 대부분 시험를 준비하시는 입시 지원자님들은 여기에 나오는 문제를 접하기에 쉽지 않고 많은 시간을 들여야 구할 수 있는 자료도 많습니다. 구매하신 자료는 시중에 나와 있는 자료나 시험자료를 종합하고 분석하여 전제하였거나 어렵게 여러 경로를 통하여 구한 자료들로 구성되어 있습니다. 가능한 읽어 보시면 어떤 면접이라도 좋은 결과를 얻는데 충분한 도움이 될 것이라 생각합니다. 답변의 일부는 유명한 학회지(KCI)나 외국저널(Journal of the American Statistical Association (JASA), Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS), Nature Communications, Journal of Computational and Graphical Statistics (JCGS), Annals of Applied Statistics, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), Journal of Data Science 등)을 번역하여 나름대로 정답을 구성하려 노력하였습니다. 채점자들의 생각과 철학에 따라 다를 수 있으나 보편적으로 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학수에 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 더필요한 자료가 있으면 고객센터를 통하여 문의하시면 됩니다. 제아이디의 자료는 수만개나 판매되었으며 구매자님들이 작성하신 댓글과 평가점수의 95 %가 A+ 혹은 A를 받는 후하고 좋은 추천 댓글이 있습니다. 어느 자료를 구매하시든, 구매하기전 저의 자료는 물론 다른 분들의 자료도 판매자 정보(평균점수, 판매량 등 객관적 사실)도 잘 읽어보고 구매자 평가도 관찰한후 구매하시면 좋습니다.

목차

<제목 차례>
 자료 소개의 글 1
 학술적 기본을 검증하는 기출문제유형분석과 패턴탐색8
가. 기출문제의 유형 분석 8
나. 논문작성과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제9
 데이터분석 기본능력을 검증하는 문제26
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다62
가. 대학원 왜 가야하나? 62
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심63
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우64
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?64
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정65
나. 특수대학원 코스의 장단점65
 대학원 면접에 필수 준비사항66
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학66
나. 기본이 중요한 이유69
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...70
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’72
 대학원 입시 영어면접문제73
 오버스펙86
 데이터의 관리와 인공지능88
가. 인공지능(AI)88
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유89
다. 데이터 마이닝과 AI문제91
 일반상식 및 지식측정 문제138
 과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제175
 논문과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제195
 연구계획서211
가. 요 약 서(예시)211
나. 연구추진계획213
다. 수행진전략213
라. 추진일정215
 자소서 입력 항목 분석215
 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식218
가. 정직이 최선의 무기218
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 219
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 219
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 219
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 220
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”220
 면접관과 면접 불합격의 특성221
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 221
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이222
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 223
라. 모르는 것에 대한 답변태도 223
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 224
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?225
 인성검사에 대한 참고내용225
 대학원 진학에 대한 고민230
 입학시의 추천서의 중요성 232
가. 추천서의 의미233
나. 좋은 추천서233
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 233
라. 중앙대학교 지도교수 추천서 견본234
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용235
 "이런 면접이라면"237
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항239
가. 보편적인 양식과 일반원칙 239
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항240
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 241
라. 진부한 표현은 이제 그만 242
마. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴242
바. 지원 동기의 작성요령 244
사. 성장과정의 작성요령244
아. 장단점의 작성요령246
자. 성공실패 사례의 작성요령246
차. 역량 표현의 작성요령247
카. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령248
타. 인화/조화/협력 경험의 작성요령249
파. 반드시 지켜야할 작성 내용 250
하. 자소서 작성 단계별 주제251
 지원대학과 소통의 중요성252
 중앙대 대학원 입시준비를 위한 기본정보의 탐색255
가. 중앙대학교의 입학을 위한 기본정보255
나. 중앙대학교의 대학평가256
다. 중앙대 최근동정257
라. 특수대학원 코스의 장단점258
마. 중앙대학교 재단 259
바. 두산 관련 할인혜택261
사. 다빈치캠퍼스261
아. 중앙대학교 대학원 현황263
자. 중앙대학교 캠퍼스265
차. 중앙대학교 주요 history266
카. 중앙대학교 학제 및 교육277
타. 중앙대학교 주요 부속시설278
파. 중앙대학교 의료원291
하. 중앙대학교 부속학교 기관292

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 71
[표 2] 직무수행 목표 213
[표 3] 세부과제 213
[표 4] 추진일정215
[표 5] 지도교수 추천서234
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 235

<그림 차례>
그림 1 통계분석의 유형 34
그림 2 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 88
그림 3 인공지능의 단계102
그림 4 신산업중에서 유망한 산업분야105
그림 5 4차 산업혁명과 관련된 테마115
그림 6 127
그림 7 127
그림 8 127
그림 9 127
그림 10 127
그림 11 128
그림 12 128
그림 13 128
그림 14 128
그림 15 129
그림 16 129
그림 17 129
그림 18 129
그림 19 130
그림 20 130
그림 21 130
그림 22 130
그림 23 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례175
그림 24 빅데이터 시장201
그림 25 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례204
그림 26 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합206
그림 27 추천의 글 견본 1 253
그림 28 추천의 글 견본 2254

본문내용

인공지능(AI)이 중요한 이유
인공지능(AI)은 반복적 학습과 데이터를 인사이트 통한 발견을 자동화합니다.
인공지능(AI)은 하드웨어에 기반을 둔 로봇 자동화와는 다른 개념으로, 수작업 을 자동화 하는것을 넘어서서 반복적인 대량의 전산 작업을 간단하게 수행합 니다. 이러한 유형의 자동화를 위해서는 지속적으로 시스템 설정하고 올바른 질문을 전달하는 인력의 노력이 필요합니다. 인공지능(AI)은 기존 제품에 지능 을 더합니다. 인공지능(AI)이 개별 애플리케이션으로 판매되는 경우는 거의 없 을 것입니다. 신제품에 새로운 기능으로 추가된 것처럼 이미 사용 중인 제품 에 인공지능(AI) 기능을 탑재해 제품 개선이 이루어질 것입니다. 자동화, 대화 플랫폼, 봇, 스마트 머신이 대량의 데이터와 결합되면서 보안 인텔리전스와 투 자 분석 등 직장과 가정에서 이용하는 많은 기술들을 개선할 수 있습니다. 인 공지능(AI)은 점진적인 학습 알고리즘을 통해 스스로를 개선하고 데이터가 프 로그래밍을 수행하도록 지원합니다
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