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<제목 차례>
 지원자는 왜 통계 학위과정을 연구하려하나? 11
1. 연구 개발의 당위성12
2. 연구 개발의 목표13
3. 연구 개발의 이유14
 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌14
 통계 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 19
기초 이론과 개념:29
회귀 분석 및 모델링:30
가설 검정과 추론:31
데이터 분석 및 시각화:32
빅데이터왿� 기계 학습:32
실험 계획법33
비모수 통계34
빅데이터왿� 머신러닝34
데이터 분석 도구왿� 소프트웨어34
 데이터사이언스학 기출심화문제 50개37
1. 유체역학 기본 원리38
2. 수리학의 기본 원리38
3. 수문학 이론38
4. 유체 흐름의 해석39
5. 수리학의 수치적 방법39
6. 지하수 모델링40
7. 강우-유출 모델링40
8. 환경 유체역학40
9. 수리학의 최적화41
10. 기타 심화 문제41
 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 댿�학원 학위과정 입시문제42
 통계 석박사 학위과정 이론 입시준비 기출검증문제 50개48
 동국대 통계댿�학원 입시 자기소개서55
 동국대 통계댿�학원 입시 학습계획서58
 동국대 통계댿�학원 입시 연구계획서61
 통계댿�학원 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논��주제 67
 동국대 통계댿�학원 입시지원 영문자기소개서 79
 통계 유명 연구자들 연구 내용 관심도에 대한 검증문제84
 통계 영어능력을 검증하는 기출면접문제93
 통계 최신 학술적 연구흐름 관련 인식검증 기출문제110
 통계 및 계산과학에서 거론되는 이론119
 통계 기본적인 이론을 검증하는 기출문제121
 빅데이터전공 입시지원자 기본 이론을 검증하는 기출문제126
 빅데이터 학위과정 입시지원자 이론적 배경 검증 문제128
 입시지원자가 보는 통계 전공 연구 문제점131
1. 교육과정의 과도한 이론 중심132
2. 연구 주제 선택의 제한132
3. 연구 환경의 미흡133
4. 높은 학업 부담133
5. 협동 연구의 부족134
6. 연구 윤리 교육의 부족134
7. 글로벌 경쟁력의 부족135
8. 성과 압박136
결론136
데이터 품질과 신뢰성:136
데이터 프라이버시왿� 보안:137
데이터 통합과 표준화:137
빅데이터 분석과 모델링의 복잡성:137
연산 자원 및 인프라의 한계:138
사회적, 법적, 윤리적 측면:138
인재 양성과 교육 프로그램의 부재:138
효과적인 시각화 및 커뮤니케이션 도구의 부재:139
 통계 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요.139
140
실시간 데이터 분석과 처리:140
빅데이터 시각화 및 인터랙션 디자인:140
머신러닝 및 딥러닝 응용:140
분산 컴퓨팅 및 클라우드 기술:141
경제학적 모델과 예측:141
빅데이터 윤리 및 프라이버시 보호:142
사회과학 및 인��학의 융합 연구:142
연구 활동의 협력과 국제화:142
 통계 활용의 문제점에 대한 지원자 견해143
 통계 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론146
문제 정의왿� 목표 설정:150
문헌 고찰과 기존 연구 분석:150
최신 기술 및 도구 습득:150
다양한 데이터 수집 및 전처리:151
알고리즘 개발 및 적용:151
실험 및 검증:152
결과 해석과 의미 도출:152
학술지 게재 및 컨퍼런스 발표:152
산업체 및 기관과의 협력:153
지속적인 학습과 개발:153
 학위과정 입시지원자 전공분야 연구능력 검증 기출면접문제154
1. 자기 소개 및 연구 동기154
2. 학부 및 석사 연구 경험155
3. 학문적 업적과 기여156
4. 연구 방법과 도구 활용 능력157
5. 현재 연구 및 미래의 연구 방향157
6. 타 분야왿�의 융합 및 협력 경험158
7. 연구윤리 및 사회적 책임159
8. 질문에 대한 마무리왿� 전망159
 학위과정 연구보고서 논��작성 능력을 검증하는 문제161
 통계 데이터 과학의 관련성에 대한 이론을 검증하는 기출문제173
 데이터분석 기본능력을 검증하는 문제176
 댿�학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다204
가. 댿�학원 왜 가야하나? 204
나. 학부왿� 댿�학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심204
다. 댿�학원 지원 희망 학과도 결정한 경우205
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?205
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정205
나. 특수댿�학원 코스의 장단점206
 댿�학원 면접에 필수 준비사항206
가. 대학껓 혹은 댿�학원의 교육목표/교육철학206
나. 기본이 중요한 이유208
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...209
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’211
 댿�학원 입시 영어면접문제211
 오버스펙219
 데이터의 관리왿� 인공지능221
가. 인공지능(AI)221
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유221
다. 데이터 마이닝과 AI문제223
 일반상식 및 지식측정 문제256
 과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제280
 논��과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제293
 연구계획서303
가. 요 약 서(예시)304
나. 연구추진계획305
다. 수행진전략305
라. 추진일정306
 자소서 입력 항목 분석307
 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식309
가. 정직이 최선의 무기309
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 309
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 310
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 310
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 310
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”311
 면접관과 면접 불합격의 특성311
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 311
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이312
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 312
라. 모르는 것에 대한 답변태도 313
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 313
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?314
 인성검사에 대한 참고내용314
 댿�학원 진학에 대한 고민318
 입학시의 추천서의 중요성 320
가. 추천서의 의미320
나. 좋은 추천서320
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 320
라. 동국대 지도교수 추천서 견본321
마. 지원 댿�학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용322
 "이런 면접이라면"323
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항324
가. 보편적인 양식과 일반원칙 325
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항325
다. 불합격 자소서 합격자소서325
라. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 326
마. 진부한 표현은 이제 그만 327
바. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴328
사. 지원 동기의 작성요령 328
아. 성장과정의 작성요령329
자. 장단점의 작성요령330
차. 성공실패 사례의 작성요령331
카. 역량 표현의 작성요령331
타. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령332
파. 인화/조화/협력 경험의 작성요령333
하. 반드시 지켜야할 작성 내용 334
거. 자소서 작성 단계별 주제335
 지원대학과 소통의 중요성335

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 209
[표 2] 직무수행 목표 305
[표 3] 세부과제 305
[표 4] 추진일정307
[표 5] 지도교수 추천서321
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 322

<그림 차례>
그림 1 구매하신분들의 구매평가 글 2
그림 2 통계분석의 유형 182
그림 3 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 220
그림 4 인공지능의 단계231
그림 5 신산업중에서 유망한 산업분야233
그림 6 4차 산업혁명과 관련된 테마240
그림 7 248
그림 8 248
그림 9 248
그림 10 248
그림 11 248
그림 12 248
그림 13 249
그림 14 249
그림 15 249
그림 16 249
그림 17 249
그림 18 249
그림 19 250
그림 20 250
그림 21 250
그림 22 250
그림 23 251
그림 24 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례279
그림 25 빅데이터 시장297
그림 26 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례299
그림 27 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합300
그림 28 추천의 글 1337
그림 29 추천의 글 2338
그림 30 추천의 글 3339
그림 31 추천의 글 4341