성균관대 데이터사이언스융합 대학원 기출문제 구술시험 논술주제 자기소개서작성성공패턴 English Interview
진실한기도
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소개글
이 자료는 구매하신 1부와 보너스 문제와 자료인 무료로 드리는 2부로 구성되어 있습니다. 2부를 별첨으로 드리는 이유는 대기업에서 많은 비용을 들여 출제한 문제들이며 우수한 인재를 선발하기 위한 문제로 자주 대학원의 면접문제의 자료로 활용이 되기 때문입니다. 대학원 입시문제는 면접을 위한 출제자들(주로 교수님들)이 이러한 다양한 문제의 내용을 활용하여 혹은 약간씩 변형하여 이들 문제를 참고삼아 출제하고 있는 경우가 많아 보너스로 드립니다. 또 대부분 대학원 입시를 준비하시는 입시 지원자님들은 여기에 나오는 문제를 접하기에 쉽지 않고 많은 시간을 들여야 구할 수 있는 자료도 많습니다. 구매하신 자료는 이러한 시중에 나와 있는 면접자료나 시험자료를 종합하고 분석하여 전제하였거나 어렵게 여러경로를 통하여 구한 자료들로 구성되어 있습니다. 가능한 한번정도 읽어 보시면 어떤 면접이라도 좋은 데이터 사이언스 학문의 성격을 감안하여 작성된 대학원 입학을 위한 입시시험경향, 자소서작성 성공패턴, 기출 면접문제와 예상 면접문제를 풍부하게 다루고 있습니다. 데이터 사이언스 대학원의 입시준비를 위한 자료는 책 한권이 되는 자료의 양이며 10페이지 내외의 1,000~10,000원인 다른 자료에 비해 매우 경제적인 가격으로 종합정보를 담고 있습니다. 구두면접의 경우 전공 문제는 5문제 내외로 출제되고 이것도 대부분 복잡한 전문지식보다 기본적인 것을 충실히 알고 있나를 체크 합니다. 전공의 깊은 문제를 많은 지원자를 대상으로 일일이 물어 검증하기 쉽지 않아서 입니다. 2부 면접자료편은 대학원 졸업후 사회진출을 위한 참고 면접문제로 삼성그룹과 현대 중공업, 애플, 구글 등 세계적인 기업의 면접문제도 예제로 드렸습니다. 이 자료에 나오는 문제들의 해답은 개개인의 지원기업이나 살아온 환경, 전공, 지원동기 들이 다르기에 그리고 6천여개의 문제로 일일이 답을 달아 놓지 못하고 극히 일부 공통적으로 활용할 수 있는 문제에만 답을 제시하였습니다. 제아디의 자료들은 해피캠퍼스에서 수만여개가 판매되었으며 구매자님들이 작성하신 댓글과 평가점수의 95 %가 A플러스 혹은 A를 받는 후하고 좋은 구매자님들의 평가가 있습니다. 어느 자료를 구매하시든, 구매하기전 저의 자료는 물론 다른 분들의 자료도 판매자 정보(평균점수, 판매량 등 객관적 사실)도 잘읽어 보시고 구매자 평가도 잘 읽어 보신후 구매하시면 좋습니다. 평가후 부족한거나 더 보충할 부분이 있으면, 또 구매후 한참 뒤라도 면접관련 문의가 있거나 필요한 자료가 있으면 여기 문의란을 통하여 문의해 주시면 도움을 드리겠습니다.목차
<1부 제목 차례>1. 소개의 글2
대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다7
가. 대학원 왜 가야하나? 7
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심8
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우9
라. 타대 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?9
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정10
성균관대학교 대학원 입시를 위한 기본정보11
가. 성균관대학교 연구기관11
나. 성균관대학교 국제 대학평가13
다. 성균관대학교의 연구관련 국제교류16
면접전에 알아야 할 기본 준비사항17
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학의 중요성17
나. 기본이 중요한 이유20
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...22
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’24
마. 꼬리질문의 유형과 대응요령24
바. 답변의 간결성이 필요한 이유27
사. 기업 3곳 중 1곳 '오버스펙' 꺼린다27
2. 데이터 사이언스 융합 학문의 의미30
가. 데이터 사이언스의 의미30
나. 데이터 사이언스의 정의31
3. 전공심화문제34
Data Mining and Machine Learning Fundamentals73
4. 빈도 높은 논술주제와 키워드140
5. 면접/토론/PPT 핵심주제와 문제154
가. 전공기본상식문제157
나. 교양상식문제225
<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 21
[표 2] 핵심! 핵심, 아래 문제들은 반드시 풀고 가야 통과156
[표 3] 정보보안침해유형187
[표 4] 인턴이 중요한 이유243
<그림 차례>
그림 1 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 그래프29
그림 2 binary cross-entry / log koss55
그림 3 정규화 표준화59
그림 4 L1, L2의 정규화61
그림 5 자동차 운행거리 의사결정모델62
그림 6 베깅과 부스팅63
그림 7 Random Forest Classifier64
그림 8 딥러닝의 개념도69
그림 9 Confusion Matrix71
그림 10 Boxplot vs Histogram76
그림 11 times of lower quaterile78
그림 12 regularization methods79
그림 13 디도수 공격 상황144
그림 14 사물인터넷 시장 규모와 성장세147
그림 15 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례150
그림 16 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합153
그림 17 주요 22개 신성장 동력170
그림 18 인공지능의 단계176
그림 19 신산업중에서 유망한 산업분야180
그림 20 4차 산업혁명과 관련된 테마193
그림 21 207
그림 22 207
그림 23 207
그림 24 207
그림 25 208
그림 26 208
그림 27 208
그림 28 208
그림 29 208
그림 30 209
그림 31 209
그림 32 209
그림 33 209
그림 34 210
그림 35 210
그림 36 210
그림 37 211
그림 38 국가별 4차산업혁명 기반산업 기술수준 평가212
그림 39 설비투자/ict 설비투자 증감률216
그림 40 정보통신연구개발인력219
그림 41 한국 정보통신산업 생산/수출 증감율추이225
그림 42 메모리 반도체 시장규모230
그림 43 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례262
<2부 제목 차례>
1. 면접/토론/PPT 핵심주제와 문제12
가. 공통문제13
나. 공학계열 영어 인터뷰 문제(NASA)96
다. 공통시사문제100
라. 행정/관리/ 기술직 전공에 관련된 문제132
2. 대학원의 면접 팁148
가. 면접진행방법150
나. 대학원 면접평가152
3. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴153
가. 자소서 작성 성공패턴 153
나. 지원 동기의 작성요령154
다. 성장과정의 작성요령156
라. 장단점의 작성요령158
마. 성공실패 사례의 작성요령160
바. 역량 표현의 작성요령171
사. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령172
아. 인화/조화/협력 경험의 작성요령174
자. 반드시 지켜야할 작성 내용 175
차. 자소서 작성 단계별 주제177
카. 신입직원(청년인턴) 공채 자소서 보편적인 항목178
4. 기출토론주제(일반직 -기술직 공통)179
5. 외국 유명대학 입학면접 영어인터뷰 준비191
가. Graduate Schools That May Not Require Personal Interviews191
나. Top 10 grad school interview questions commonly asked192
다. Example 1194
라. Example 2196
마. Example 3198
마. Example 4200
바. Example 5202
사. Example 6204
아. Example 7206
자. Example 8208
차. Example 9210
카. Example 10211
타. Example 11212
6. 대기업 공통 면접문제 기출213
가. 속성실전문제 220
나. 기출면접문제(일반직-기술직 공통)223
7. 대학원 입학시의 추천서의 중요성 250
가. 추천서의 의미251
나. 좋은 추천서251
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 252
라. 임용 추천서 253
2 편 주요 공기업의 공통적인 전형정보261
1. 1차 서류심사261
가. LG전자의 사례262
나. 현대중공업의 사례262
2. 2차 면접263
3 편 영어면접 답변요령과 질문 268
1. 대화형273
2. 면접형274
3. 한국어 질문 영어답변275
4. 빈도 높은 기출 영어면접질문 276
4 편 다양한 분야별 시험문제281
1. 전공분야의 기출 면접문제281
2. 알아두면 좋은 ppt 주제282
3. 직무검사 284
4. 인성검사면접285
5 편 면접의 대응요령과 실패이유291
1. 면접의 태도와 효과293
2. 면접 불합격 이유 294
3. 면접-인터뷰 문제 296
4. 자주나오는 임원면접 질문297
5. 자주나오는 실무면접 질문 301
6. 순발력 테스트 면접 기출문제303
6 편 주요 기출문제 및 예상문제314
1. 면접예상문제 및 기출문제 314
가. 기본적인 것에 관련된 질문314
나. 최근 주요기업 기출 문제324
2. 공기업 면접출제 예상 문제329
가. 일반적인 질문329
나. 직장과 관련된 예상면접 질문331
다. 성격 / 인생관 등에 관련한 질문340
라. 시사문제에 관련한 질문344
마. 지원 기업(학원/회사)에 관련한 질문351
바. 가족에 대한 질문353
사. 과거 학교생활에 대한 질문356
3. 연구계획서 작성요령358
가. 연구배경359
나. 연구목적360
다. 연구 실시 기관명 및 주소360
라. 연구 지원기관361
마. 연구책임자, 공동연구자, 담당자의 성명과 직명361
바. 연구기간362
사. 연구대상자362
아. 예상 연구대상자 수와 산출 근거363
자. 연구대상자 모집364
차. 연구대상자 동의364
카. 연구방법365
4. 기타 기재사항366
가. 관찰 항목366
나. 예상효과 평가 기준 및 방법367
다. 안전성 평가 기준 및 평가 방법367
라. 자료분석과 통계적 방법367
마. 예측 부작용 및 주의사항과 조치368
바. 중지 및 탈락기준369
사. 연구대상자의 이익 및 위험369
아. 연구대상자 안전대책 및 개인정보 보호 대책370
자. 참고문헌371
7 편 타기업, 외국 기업 기출 면접문제385
1. 현대중공업 기출시험문제385
가. 첫날385
나. 2일차387
다. OT 전형388
라. ST 2전형388
마. 전기문제388
바. 전자문제389
사. 면접문제389
2. 삼성그룹 2015년 출제문제392
가. 면접 시험 유형393
나. 삼성그룹 면접 (유아교사부문) 기출문제394
8 편 세계 유명기업 면접질문401
1. Huffington Post의 세계적 기업 면접질문401
2. 세계 유명기업면접문제406
3. google의 면접시험문제와 답안예시413
가. 수리적 능력을 검증하는 문제 414
나. 기하학적 해결능력을 검증하는 문제415
다. 논리적 해결능력을 검증하는 문제417
라. 순발력을 검증하는 문제418
마. 직관력을 검증하는 문제420
바. 소통력을 검증하는 문제421
4. 쉬어가는-면접 대응의 핵심정리 423
가. 면접의 개념423
나. 가볍게 넘기지 말라 424
다. 면접관과 피평가자 425
라. 면접이 만능인가? 426
마. 면접은 무용지물인가?433
바. 진실한 면접 434
사. 면접의 형태 435
아. 한국식 압박면접의 양상 440
자. 이런 회사를 바꿔보고 싶으면 442
5. 면접의 발전추세 443
가. 화상면접444
나. 술 면접444
다. 행동 사건 면접 445
라. 프레젠테이션446
마. 집단토의 면접447
6. 대학교 입학면접447
7. 대학원 입학면접449
8. 아르바이트생 면접453
9. 취업 면접455
가. 취업/문과, 취업/이과455
나. 그외 취업 면접 팁.456
다. 직무별, 산업별457
라. 취업 깜짝질문 팁458
마. 마무리 질문460
9 편 대기업, 금융기업, 공기관 입사시험 정보461
1. 대기업의 인사 담당자들의 충고462
가. 삼성그룹의 선발경향462
나. 현대자동차 그룹의 선발경향 463
다. SK의 선발경향469
라. LG전자의 선발경향470
마. 롯데그룹의 선발경향471
바. 포스코의 선발경향471
사. 한화그룹의 선발경향473
아. 효성 그룹의 선발경향474
자. 대한항공의 선발경향475
차. CJ그룹의 선발경향475
카. 대림산업의 경우 476
타. 아모레퍼시픽의 선발경향478
파. 대우건설 선발경향478
하. 금융기관의 선발경향479
2. 자소설의 독소문구와 자소서의 핵심내용482
가. 보편적인 양식과 일반원칙 482
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항484
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 485
라. 진부한 표현은 이제 그만 486
마. ‘AI 면접관’ 490
바. 제2 [외-국어]493
사. 인공지능(AI) 면접관에 대처하는 자기소개서 쓰기 팁494
아. 피말리는 면접 1분 자기소개 잘 보는 비법494
3. 국내유명기업 적성검사 WRAN 검사 ㄴ용500
가. 이랜드 그룹500
나. 현대자동차 그룹 채용프로세스501
다. LG그룹 502
라. CJ그룹503
마. 삼성그룹504
바. SK그룹 504
사. 롯데그룹 (면접시 검사 실시)505
4. 신문 구독, 지원 회사 보도자료 중요506
5. 대학원 입학시의 추천서의 중요성 507
가. 추천서의 의미508
나. 좋은 추천서508
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 509
라. 교직원 임용 추천서 511
10 편 이런 면접이라면512
1. 어느 수험생의 고백513
2. 애플사의 면접 질문517
가. 소프트웨어 개발 및 엔지니어 직군 518
나. 고객 응대 및 애플스토어 직군 523
다. 유통 및 애널리스트 직군524
3. 역대 어렵다고 평가한 애플의 44가지 난제526
<표 차례>
[표 1] 인턴이 중요한 이유115
[표 2] 면접 복장에 대하여 (여성)161
[표 3] 공공기관 채용정책의 변화215
[표 4] 면접 복장에 대하여(남성) 255
[표 5] 서울시 공무원 면접시험문제 343
[표 6] 연구과정이나 대학원 진학하며 지니는 고민406
[표 7] 공공기관 채용정책의 변화427
[표 8] 입시에서 자주 응용하는 애플사 난제 모음517
<그림 차례>
그림 1 우리나라 이동통신의 진화과정17
그림 2 4차산업혁명 대책으로 달라질 미래 모습20
그림 3 주파수와 파장21
그림 4 양자컴퓨터와 양자통신에 사용되는 양자현상23
그림 5 융합기술경영공학 협동과정 관련 있는 미래 유망 분야24
그림 6 기존컴퓨터와 양자컴퓨터의 연산처리29
그림 7 데이터 분석을 위한 개발영역30
그림 8 지능형 로봇 기술32
그림 9 홈 iot 서비스 구성도38
그림 10 블록체인 작동원리40
그림 11 4차산업 혁명의 현재와 미래46
그림 12 4차산업혁명과 산업의 변화48
그림 13 융합의 사례55
그림 14 디지털 컨버전스 구성도56
그림 15 디지털 융합의 패러다임 확장의 개념58
그림 16 디지털 세상의 생명과학을 활용한 컨버전스59
그림 17 4차 산업혁명과 관련된 테마65
그림 18 ICT를 기반으로 하는 산업간 융합69
그림 19 산업혁신성장을 통한 우리경제의 활력 회복을 위한과제70
그림 20 80
그림 21 80
그림 22 80
그림 23 81
그림 24 81
그림 25 81
그림 26 81
그림 27 82
그림 28 82
그림 29 82
그림 30 82
그림 31 82
그림 32 82
그림 33 83
그림 34 83
그림 35 84
그림 36 84
그림 37 국가별 4차산업혁명 기반산업 기술수준 평가85
그림 38 설비투자/ict 설비투자 증감률89
그림 39 정보통신연구개발인력91
그림 40 융합기술로 표현된 주요산업과 기술분야93
그림 41 한국 정보통신산업 생산/수출 증감율추이96
그림 42 메모리 반도체 시장규모103
그림 43 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례132
그림 44 지능정보산업전망(한국산업마케팅연구소)158
그림 45 지도교수가 쓴 추천서 견본252
그림 46 기업체에서의 대학원 진학 추천서254
그림 47 유럽 앱분야 매출변화291
그림 48 부문별 바이오시장 성장세392
그림 49 전파산업의 분류400
그림 50 정보통신산업실질 성장률추이(자료: 한국은행국민계정)423
그림 51 주요 그룹과 금융기관, 공기관 100여사 채용특징 1480
그림 52 주요 그룹과 금융기관, 공기관 100여사 채용특징 2481
그림 53 자소서의 치명적인 합격탈락요인489
그림 54 지도교수 추천서 견본510
그림 55 교직원 추천서 견본512
본문내용
28) Decision Tree 알고리즘에 대해 자세히 설명해보세요.29) 샘플링이란 무엇입니까? 얼마나 많은 샘플링 방법을 알고 있습니까?
30) 제1종 오류와 제2종 오류의 차이점은 무엇입니까?
31) 선형 회귀란 무엇입니까? p-값, 계수 및 r-제곱 값이라는 용어는 무엇을 의미합니까? 이러한 각 구성 요소의 의미는 무엇입니까?
32) 통계적 상호작용이란 무엇입니까?
33) 선택 편향이란 무엇입니까?
34) 가우스 분포가 아닌 데이터 세트의 예는 무엇입니까?
35) 이항 확률 공식이란 무엇입니까?
36) k-NN은 k-평균 클러스터링과 어떻게 다릅니까?
37) 로지스틱 회귀 모델을 만드는 방법은 무엇입니까?
38) 80/20 규칙을 설명하고 모델 검증에서의 중요성에 대해 말해 주십시오.
39) 정밀도와 재현율이 무엇인지 설명하십시오. ROC 곡선과 어떤 관련이 있습니까?
40) L1 및 L2 정규화 방법의 차이점을 설명합니다.
41) 근본 원인 분석이란 무엇입니까?
42) 해시 테이블 충돌이란 무엇입니까?
43) 기계 학습 알고리즘을 적용하기 전에 데이터 랭글링 및 데이터 정리를 위한 단계는 무엇입니까?
44) 상자 그림과 히스토그램의 차이점은 무엇입니까?
45) 교차 검증이란 무엇입니까?
46) 거짓 긍정과 거짓 부정이 무엇인지 설명하십시오. 가양성이 너무 많거나 가음성이 너무 많은 것이 더 낫습니까?
47) 기계 학습 모델을 설계할 때 모델 성능과 모델 정확도 중 어느 것이 더 중요하다고 생각하십니까?
48) 일반 선형 모델이 실패하는 상황은 무엇입니까?
49) 50개의 작은 의사결정나무가 큰 의사결정나무보다 낫다고 생각하십니까? 왜요?
50) 이상치 값은 어떻게 처리할 수 있습니까?
일부 유형의 이상값은 제거할 수 있습니다. 가비지 값이나 사실이 아닌 것으로 알고 있는 값은 삭제할 수 있습니다. 세트에 클러스터링된 나머지 데이터 포인트를 훨씬 벗어난 극단값을 가진 이상값도 제거할 수 있습니다.
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