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진실한기도
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소개글
이 자료는 서울대학교 보건통계학 대학원 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 통계학 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. 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> 입학시험 준비를 위한 보건통계학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제8
보건통계와 관련 있는 학술적 지식을 검증하는 면접문제 50개10
서울대학교 보건통계전공 대학원 입시 자기소개서13
서울대학교 보건통계학 대학원 입시 연구계획서 15
보건통계학 대학원 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논문주제 19
서울대학교 보건통계학 대학원 입시지원 영문자기소개서 22
보건통계학 유명 연구자들 연구 내용 관심도에 대한 검증문제27
보건통계학 영어능력을 검증하는 기출면접문제31
보건통계학의 최신 학술적 연구 흐름에 관련한 인식을 검증하는 기출문제41
입시지원자가 보는 한국 보건통계의 문제점과 개선방안47
보건통계학의 현실적 활용의 문제점에 대한 대학원 입시 기출문제49
여기서부터는 보충문제입니다 51
보건통계학 대학원 입시 준비를 위한 계산문제 30개51
최근 계산과학에서 거론되는 이론을 선택, 왜 화제가 되는지 설명해 보세요55
통계학적 계산과학 기본적인 이론을 검증하는 기출문제58
빅데이터전공 입시지원자 학술적 기본이론을 검증하는 기출문제62
학위과정 연구보고서 논문작성 능력을 검증하는 문제66
보건통계학 데이터 과학의 관련성에 대한 이론을 검증하는 기출문제79
데이터분석 기본능력을 검증하는 문제82
대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다109
가. 대학원 왜 가야하나? 109
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심110
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우110
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?110
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정111
나. 특수대학원 코스의 장단점111
대학원 면접에 필수 준비사항112
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학112
나. 기본이 중요한 이유114
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...115
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’116
대학원 입시 영어면접문제117
오버스펙125
데이터의 관리와 인공지능126
가. 인공지능(AI)127
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유127
다. 데이터 마이닝과 AI문제128
일반상식 및 지식측정 문제161
과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제184
논문과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제196
연구계획서207
가. 요 약 서(예시)207
나. 연구추진계획208
다. 수행진전략209
라. 추진일정210
자소서 입력 항목 분석210
지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식212
가. 정직이 최선의 무기212
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 212
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 213
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 213
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 214
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”214
면접관과 면접 불합격의 특성214
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 215
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이215
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 215
라. 모르는 것에 대한 답변태도 216
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 216
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?217
인성검사에 대한 참고내용217
대학원 진학에 대한 고민221
입학시의 추천서의 중요성 223
가. 추천서의 의미223
나. 좋은 추천서223
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 223
라. 서울대학교 지도교수 추천서 견본224
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용225
"이런 면접이라면"226
자기소개서 작성성공패턴과 독소조항227
가. 보편적인 양식과 일반원칙 228
절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항228
가. 불합격 자소서 합격자소서229
나. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 229
다. 진부한 표현은 이제 그만 230
라. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴230
마. 지원 동기의 작성요령 231
바. 성장과정의 작성요령232
사. 장단점의 작성요령233
아. 성공실패 사례의 작성요령233
자. 역량 표현의 작성요령234
차. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령235
카. 인화/조화/협력 경험의 작성요령235
타. 반드시 지켜야할 작성 내용 236
파. 자소서 작성 단계별 주제237
지원대학과 소통의 중요성237
<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 116
[표 2] 직무수행 목표 208
[표 3] 세부과제 209
[표 4] 추진일정210
[표 5] 지도교수 추천서224
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 225
<그림 차례>
그림 1 구매하신분들의 구매평가 글 2
그림 2 통계분석의 유형 88
그림 3 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 126
그림 4 인공지능의 단계137
그림 5 신산업중에서 유망한 산업분야139
그림 6 4차 산업혁명과 관련된 테마146
그림 7 153
그림 8 153
그림 9 154
그림 10 154
그림 11 154
그림 12 154
그림 13 154
그림 14 154
그림 15 154
그림 16 155
그림 17 155
그림 18 155
그림 19 155
그림 20 156
그림 21 156
그림 22 156
그림 23 156
그림 24 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례184
그림 25 빅데이터 시장200
그림 26 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례202
그림 27 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합203
그림 28 추천의 글 견본 1 239
그림 29 추천의 글 견본 2240
본문내용
1.1.1. 데이터 랭글링(Data Wrangling)의 중요성과 주요 작업에 대해 설명하시오.1.1.2. 히스토그램의 개념과 활용 방법을 설명하시오.
1.1.3. 머신러닝 파이프라인의 구성 요소와 흐름을 설명하시오.
1.1.4. 트랜잭션 격리 수준에 대해 설명하시오.
1.1.5. 공간 데이터 분석의 기본 원리와 응용분야를 예시와 함께 설명하시오.
1.1.6. 머신러닝 모델 해석가능성의 중요성과 기법을 설명하시오.
1.1.7. 텍스트 토픽 모델링의