서울대 데이터통계학 대학원 기출문제유형분석 기출문제패턴탐색 자기소개서작성성공패턴 구두면접 논술주제 지원동기작성요령 입학추천서 어학능력검증문제 논문작성능력검증문제

소개글

이 자료는 서울대학교 데이터통계학전공 입시를 위한 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 데이터통계학 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 등의 내용으로 필히 보셔야 할 내용들이 있습니다. 다양한 자료들은 어느 대학원이고 입학을 할때 필요한 문제들입니다. 여러가지 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(IEEE Transactions on Big Data, Big Data Research, Journal of Big Data,Data Mining and Knowledge Discovery, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), Information Systems, Journal of Data Science and Analytics, International Journal of Data Science and Analytics, Journal of Computational and Graphical Statistics, Data Science and Engineering) 등을 번역하여 나름대로 정답을 구성하려 노력하였습니다. 채점자들의 생각과 철학에 따라 다를 수 있으나 보편적으로 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학시에 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 더 필요한 자료가 있으면 고객센터를 통하여 문의하시면 됩니다. 제 아이디의 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>
 대학원 연구에서 빅데이터 분야를 연구 개발해야 하는 당위성8
 새로운 통계 프로그램에 대한 인식도 검증 기출문제11
 입학시험 준비 데이터통계학 학술이론 지식검증 기출문제14
 서울대학교 데이터응용전공 대학원 입시 자기소개서18
 서울대학교 데이터통계학 대학원 입시 연구계획서 20
 데이터통계학 대학원 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논문주제 23
 서울대학교 데이터통계학 대학원 입시지원 영문자기소개서 28
 데이터통계학 유명 연구자들 연구 내용 관심도에 대한 검증문제31
 데이터통계학 영어능력을 검증하는 기출면접문제35
 데이터통계학 최신 학술적 연구 흐름 인식검증 기출문제44
 데이터통계학 대학원 입시 준비 최빈도 통계계산문제48
 계산과학에서 많이 거론되는 이론을 선택, 화제가 되는 이유를 설명50
 통계학적 계산과학 기본적인 이론을 검증하는 기출문제52
 빅데이터전공 지원자 학술적 기본이론 검증기출문제57
 학위과정 연구보고서 논문작성 능력을 검증하는 문제59
 데이터통계학에서 필수적으로 알아야 하는 학술영어용어 75
 입시지원자가 보는 데이터통계학 전공 연구 문제점 80
 관심있는 전공관련 유명 이론 몇개만 선택하여 설명해 보세요81
 데이터통계학 대학원 입시 영어구사능력을 검증하는 문제 83
 데이터통계학 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요85
 데이터통계학 활용의 문제점에 대한 지원자 견해88
 데이터통계학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론91
 석박사 학위과정 입시지원자 전공분야 연구능력 검증 기출면접문제92
 논문작성 연구보고서 작성을 검증하는 문제95
 데이터분석 기본능력을 검증하는 문제100
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다128
가. 대학원 왜 가야하나? 128
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심128
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우129
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?129
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정130
가. 특수대학원 코스의 장단점130
 대학원 면접에 필수 준비사항131
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학131
나. 기본이 중요한 이유133
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...134
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’135
 대학원 입시 영어면접문제135
 오버스펙143
 데이터의 관리와 인공지능145
가. 인공지능(AI)145
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유145
다. 데이터 마이닝과 AI문제147
 일반상식 및 지식측정 문제179
 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제203
 연구계획서214
가. 요 약 서(예시)215
나. 연구추진계획216
다. 수행진전략216
라. 추진일정217
 자소서 입력 항목 분석217
 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식219
가. 정직이 최선의 무기220
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 220
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 220
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 220
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 221
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”221
 면접관과 면접 불합격의 특성222
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 222
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? 223
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?224
 인성검사에 대한 참고내용224
 대학원 진학에 대한 고민228
 입학시의 추천서의 중요성 230
가. 추천서의 의미230
나. 좋은 추천서230
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 230
라. 서울대학교 지도교수 추천서 견본230
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용232
 "이런 면접이라면"233
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항234
가. 보편적인 양식과 일반원칙 235
 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항235
가. 불합격 자소서 합격자소서236
나. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 236
나. 진부한 표현은 이제 그만 237
다. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴237
라. 지원 동기의 작성요령 238
마. 성장과정의 작성요령239
바. 장단점의 작성요령240
사. 성공실패 사례의 작성요령240
아. 역량 표현의 작성요령241
자. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령241
차. 인화/조화/협력 경험의 작성요령242
카. 반드시 지켜야할 작성 내용 243
타. 자소서 작성 단계별 주제244
 지원대학과 소통의 중요성244

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 134
[표 2] 연구수행 목표 216
[표 3] 연구세부과제 216
[표 4] 추진일정217
[표 5] 지도교수 추천서231
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 232

<그림 차례>
그림 1 추천의 글 견본 32
그림 2 통계분석의 유형 106
그림 3 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 144
그림 4 인공지능의 단계155
그림 5 신산업중에서 유망한 산업분야157
그림 6 4차 산업혁명과 관련된 테마164
그림 7 171
그림 8 171
그림 9 171
그림 10 171
그림 11 172
그림 12 172
그림 13 172
그림 14 172
그림 15 172
그림 16 172
그림 17 173
그림 18 173
그림 19 173
그림 20 173
그림 21 173
그림 22 174
그림 23 174
그림 24 빅데이터 시장208
그림 25 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례210
그림 26 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합211
그림 27 추천의 글 견본 1 245
그림 28 추천의 글 견본 2246

본문내용

1.1.1. 자동화된 변수 선택 기능이 유용한 변수를 올바르게 식별하는가?
1.1.2. 프로그램이 시계열 데이터를 처리하는 방법이 효과적인가?
1.1.3. 사용자 지정 분석이 가능한가?
1.1.4. 프로그램이 다중 공선성을 감지하고 처리하는가?
1.1.5. 이상치 검출 시 어떤 기준을 사용하는가?
1.1.6. 프로그램이 데이터의 정규성을 확인하고 필요한 경우 변환하는가?
1.1.7. 군집화 알고리즘이 데이터의 구조를 얼마나 잘 파악하는가?
1.1.8. 프로그램이 다양한 비선형 관계를 모델링할 수 있는가?
1.1.9. 랜덤 포레스트 또는 부스팅과 같은 앙상블 기법을 지원하는가?