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소개글

이 자료는 전남대학교 데이터사이언스대학원 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 데이터사이언스대학원에서 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. 시험문제는 출제자들(주로 교수님들)이 이러한 다양한 문제의 내용을 활용하여 혹은 약간씩 변형하여 이들 문제를 참고삼아 출제하고 있는 경우가 많아 보너스로 드립니다. 또 대부분 시험을 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. 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. 아래 구매자님들의 구매 평가와 글은 구매하시는 분의 구매 의사결정에 매우 좋은 자료가 되니 꼭 읽어 보시고 참고하시면 합니다. 구매 후 궁금한 점이나 더 필요한 자료는 무료로 제공 드리니 자세한 내용을 해피캠퍼스 문의 사항 메뉴에서 문의하시면 됩니다. 어떤 자료나 지원 요청에도 성실히 응해 드립니다.

목차

<제목 차례>
 데이터사이언스학 학위과정에서 연구 개발의 당위성, 목표, 이유 8
 데이터사이언스학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 12
 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제19
 전남대학교 데이터사이언스대학원 입시 자기소개서25
 전남대학교 데이터사이언스대학원 입시 학습계획서28
 전남대학교 데이터사이언스대학원 입시 연구계획서31
 데이터사이언스대학원 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논문주제 34
 전남대학교 데이터사이언스대학원 입시지원 영문자기소개서 38
 데이터사이언스학 유명 연구자들 연구 내용 관심도에 대한 검증문제40
 데이터사이언스학 영어능력을 검증하는 기출면접문제45
 데이터사이언스학 최신 학술적 연구흐름 관련 인식검증 기출문제54
 통계 및 계산과학에서 거론되는 이론이 화제가 되는 이유?58
 데이터사이언스학적 계산과학 기본적인 이론을 검증하는 기출문제61
 빅데이터전공 입시지원자 기본 이론을 검증하는 기출문제66
 빅데이터 학위과정 입시지원자 이론적 배경 검증 문제67
 입시지원자가 보는 데이터사이언스학 전공 연구 문제점70
 데이터사이언스학 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요.72
 데이터사이언스학 활용의 문제점에 대한 지원자 견해75
 데이터사이언스학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론79
 학위과정 입시지원자 전공분야 연구능력 검증 기출면접문제82
 경제데이터사이언스학 연구개발 발전에 대한 지원자의 방법론(참고용)86
 학위과정 연구보고서 논문작성 능력을 검증하는 문제91
 데이터사이언스학 데이터 과학의 관련성에 대한 이론을 검증하는 기출문제103
 데이터분석 기본능력을 검증하는 문제106
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다133
가. 대학원 왜 가야하나? 133
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심134
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우134
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?134
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정135
나. 특수대학원 코스의 장단점135
 대학원 면접에 필수 준비사항136
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학136
나. 기본이 중요한 이유138
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...139
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’140
 대학원 입시 영어면접문제141
 오버스펙149
 데이터의 관리와 인공지능150
가. 인공지능(AI)151
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유151
다. 데이터 마이닝과 AI문제152
 일반상식 및 지식측정 문제185
 과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제208
 논문과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제220
 연구계획서231
가. 요 약 서(예시)231
나. 연구추진계획232
다. 수행진전략233
라. 추진일정234
 자소서 입력 항목 분석234
 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식236
가. 정직이 최선의 무기236
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 236
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 237
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 237
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 238
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”238
 면접관과 면접 불합격의 특성238
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 239
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이239
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 239
라. 모르는 것에 대한 답변태도 240
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 240
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?241
 인성검사에 대한 참고내용241
 대학원 진학에 대한 고민245
 입학시의 추천서의 중요성 247
가. 추천서의 의미247
나. 좋은 추천서247
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 247
라. 전남대학교 지도교수 추천서 견본248
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용249
 "이런 면접이라면"250
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항251
가. 보편적인 양식과 일반원칙 252
 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항252
가. 불합격 자소서 합격자소서253
나. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 253
다. 진부한 표현은 이제 그만 254
라. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴254
마. 지원 동기의 작성요령 255
바. 성장과정의 작성요령256
사. 장단점의 작성요령257
아. 성공실패 사례의 작성요령257
자. 역량 표현의 작성요령258
차. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령259
카. 인화/조화/협력 경험의 작성요령259
타. 반드시 지켜야할 작성 내용 260
파. 자소서 작성 단계별 주제261
 지원대학과 소통의 중요성261

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 140
[표 2] 직무수행 목표 232
[표 3] 세부과제 233
[표 4] 추진일정234
[표 5] 지도교수 추천서248
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 249

<그림 차례>
그림 1 구매하신분들의 구매평가 글 2
그림 2 통계분석의 유형 112
그림 3 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 150
그림 4 인공지능의 단계161
그림 5 신산업중에서 유망한 산업분야163
그림 6 4차 산업혁명과 관련된 테마170
그림 7 177
그림 8 177
그림 9 178
그림 10 178
그림 11 178
그림 12 178
그림 13 178
그림 14 178
그림 15 178
그림 16 179
그림 17 179
그림 18 179
그림 19 179
그림 20 180
그림 21 180
그림 22 180
그림 23 180
그림 24 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례208
그림 25 빅데이터 시장224
그림 26 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례226
그림 27 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합227
그림 28 추천의 글 견본 1263
그림 29 추천의 글 견본 2264
그림 30 추천의 글 견본 3264

본문내용

1.1.1. 데이터 시각화의 중요성과 데이터 시각화 방법에 대해 이야기해주세요.
1.1.2. 이산형 변수와 연속형 변수의 차이에 대해 설명해주세요.
1.1.3. 데이터 분석에서 이상치를 탐지하고 처리하는 방법은 무엇인가요?
1.1.4. 데이터 정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)의 차이에 대해 설명해주세요.
1.1.5. 분류(Classification)와 회귀(Regression)의 차이점은 무엇인가요?
1.1.6. 데이터 분석에서 필요한 데이터 전처리 과정에 대해 이야기해주세요.
1.1.7. 데이터 불균형(Unbalanced Data)이란 무엇이며, 처리 방법은 무엇인가요?
1.1.8. 데이터 분석에서 적절한