려대 데이터통계학 대학원 기출문제유형분석 문제패턴탐색 자기소개서작성성공패턴 구두면접 논술주제 지원동기작성 입학추천서 어학능력검증문제 논문작성능력검증문제

소개글

이 자료는 고려대학교 데이터통계학 대학원 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>
 고려대학교 데이터통계학 대학원 입시 자기소개서15
 고려대학교 데이터통계학 대학원 입시 연구계획서 17
 데이터통계학 대학원 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논문주제 20
 고려대학교 데이터통계학 대학원 입시지원 영문자기소개서 24
 데이터통계학 유명 연구자들 연구 내용 관심도에 대한 검증문제28
 데이터통계학 영어능력을 검증하는 기출면접문제33
 데이터통계학의 최신 학술적 연구 흐름에 관련한 인식을 검증하는 기출문제41
 최근 통계 및 계산과학에서 거론되는 이론들을 선택하여, 화제가 되는 이유는?44
 통계학적 계산과학 기본적인 이론을 검증하는 기출문제47
 빅데이터전공 입시지원자 학술적 기본이론을 검증하는 기출문제51
 빅데이터 학위과정 입시지원자에 대한 이론적 배경 검증 문제53
 학위과정 연구보고서 논문작성 능력을 검증하는 문제55
 데이터통계학 데이터 과학의 관련성에 대한 이론을 검증하는 기출문제71
 데이터분석 기본능력을 검증하는 문제74
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다108
가. 대학원 왜 가야하나? 108
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심109
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우109
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?109
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정110
나. 특수대학원 코스의 장단점110
 대학원 면접에 필수 준비사항111
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학111
나. 기본이 중요한 이유114
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...115
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’117
 대학원 입시 영어면접문제117
 오버스펙128
 데이터의 관리와 인공지능130
가. 인공지능(AI)130
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유131
다. 데이터 마이닝과 AI문제132
 일반상식 및 지식측정 문제171
 과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제198
 논문과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제212
 연구계획서225
가. 요 약 서(예시)225
나. 연구추진계획226
다. 수행진전략227
라. 추진일정228
 자소서 입력 항목 분석229
 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식231
가. 정직이 최선의 무기231
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 232
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 232
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 232
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 233
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”233
 면접관과 면접 불합격의 특성234
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 234
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이235
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 235
라. 모르는 것에 대한 답변태도 236
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 236
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?237
 인성검사에 대한 참고내용237
 대학원 진학에 대한 고민242
 입학시의 추천서의 중요성 244
가. 추천서의 의미244
나. 좋은 추천서245
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 245
라. 고려대학교 지도교수 추천서 견본245
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용247
 "이런 면접이라면"248
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항250
가. 보편적인 양식과 일반원칙 250
 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항251
가. 불합격 자소서 합격자소서251
나. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 252
다. 진부한 표현은 이제 그만 253
라. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴254
마. 지원 동기의 작성요령 255
바. 성장과정의 작성요령255
사. 장단점의 작성요령257
아. 성공실패 사례의 작성요령257
자. 역량 표현의 작성요령258
차. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령259
카. 인화/조화/협력 경험의 작성요령260
타. 반드시 지켜야할 작성 내용 261
파. 자소서 작성 단계별 주제262
 지원대학과 소통의 중요성263

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 116
[표 2] 직무수행 목표 226
[표 3] 세부과제 227
[표 4] 추진일정229
[표 5] 지도교수 추천서246
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 247

<그림 차례>
그림 1 통계분석의 유형 81
그림 2 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 130
그림 3 인공지능의 단계142
그림 4 신산업중에서 유망한 산업분야144
그림 5 4차 산업혁명과 관련된 테마153
그림 6 162
그림 7 162
그림 8 162
그림 9 162
그림 10 163
그림 11 163
그림 12 163
그림 13 163
그림 14 163
그림 15 164
그림 16 164
그림 17 164
그림 18 164
그림 19 165
그림 20 165
그림 21 165
그림 22 165
그림 23 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례198
그림 24 빅데이터 시장217
그림 25 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례219
그림 26 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합220
그림 27 추천의 글 견본 1 264
그림 28 추천의 글 견본 2265

본문내용

□ 텍스트 마이닝의 개념과 응용분야를 예시와 함께 설명하시오.
□ 소셜 네트워크 분석의 핵심 개념과 중요성을 논하시오.
□ 빅데이터 보안의 주요 이슈와 대응책에 대해 서술하시오.
□ 데이터 시각화의 중요성과 효과적인 시각화를 위한 원칙을 설명하시오.
□ 머신러닝과 딥러닝의 차이를 설명하시오.
□ 클러스터링 알고리즘의 종류와 각각의 특징을 설명하시오.
□ 차원 축소의 필요성과 주요 기법에 대해 논하시오.
□ 데이터베이스 인덱스의 역할과 종류를 설명하시오 .

<중 략>

□ Andrew Ng의 빅데이터 및 기계 학습 연구에 대한 최근 동향은 무엇인가요?
□ Fei-Fei Li의 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 대한 연구가 어떻게 빅데이터 응용에 기여하고 있나요?
□ Jeff Dean은 Google에서 어떤 빅데이터 프로젝트를 주도했고, 그 프로젝트의 중요성은 무엇인가요?
□ Yann LeCun의 딥러닝과 빅데이터 연구는 어떤 독특한 측면을 가지고 있나요?
□ Jitendra Malik의 컴퓨터 비전 및 머신러닝 연구는 어떤 응용 분야에서 중요하게 사용되고 있나요?
□ Daphne Koller는 빅데이터와 생물의학 분야에서 어떤 연구를 수행하고 있나요?
þ Pedro Domingos의 데이터 마이닝 및 머신러닝 연구에는 어떤 독창성이 있나요?
þ Michael I. Jordan은 빅데이터의 확률적 접근 및 통계학적 측면에 어떤 연구를 진행하고 있나요?
þ Jure Leskovec의 그래프 데이터 분석 및 빅데이터 마이닝에 대한 연구 내용이 무엇인가요 ?
þ Cynthia Rudin의 빅데이터 및 머신러닝을 활용한 예측 모델에 대한 연구에 대한 최신 업데이트는 무엇인가요 ?
þ Christopher Manning의 자연어 처리 및 빅데이터에 관한 연구가 현재 어떤 주요 동향을 보이고 있나요?
þ Thomas H. Davenport는 빅데이터를 조직에서 어떻게 적용하고 있는지에 대한 연구를 어떻게 진행하고 있나요?