경북대 데이터사이언스 전문대학원 자기소개서 작성 성공패턴 면접기출문제와 구두면접예상문제 논술주제 지원동기작성요령 입학추천서

소개글

이 자료는 대학원 입시를 위한 면접문제와 전공 문제, 무료로 드리는 2부 공통상식면접문제 및 면접자료 등 모두 1천여 페이지에 가까운 대학원 입시에 필요한 자료를 포함하고 있습니다. 면접시 처음 3~4개의 질문에 답을 잘못하시면 다음 질문이 이어지지 않습니다. 이유는 기본적인 몇 개를 물어보고 대답이 시원치 않으면 다음 질문을 할 필요가 없기 때문입니다. 어디에서 나올지 몰라 여러 문제를 풀어보고 대비를 하시는 것이 어려운 입시 관문을 뚫을 수 있는 포인트가 되기 때문에 기본적인 문제는 물론 깊이 들어가는 핵심문제를 모두 망라하고 경우의 수를 가정하여 특별히 여러 대학의 문제를 예제로 드리는 것입니다. 기출문제는 거의 한국의 모든 전공 관련 대학원 문제가 혼재되어 있고 2부는 여러 공기업이나 기관 혹은 공무원이나 공직 선발에서 자주 활용하거나 대학원 입시출제에 몇글자만 변형하여 출제하는 문제도 예제로 드렸습니다. 이 자료에 나오는 문제들의 해답은 개개인의 전공 지원동기들이 다르기에 그리고 수천여개가 넘는 문제로 일일이 답을 달아 놓지 못하고 일부 공통으로 활용할 수 있는 문제에만 답을 제시하였습니다. 제 id 자료들은 해피캠퍼스에서 수만여개가 판매되었으며 구매자들의 댓글과 평가점수의 95%가 A+ 혹은 A를 받는 평가들이 있습니다. 어느 자료를 구매하든 다른 분들의 자료도 판매자 정보(평균점수, 판매량 등 객관적 사실)도 읽어 보시고 평가도 읽어 보신후 구매하시면 좋습니다. 구매평가를 하신분들중 보완 자료를 요청하신 분들은 적절한 방법으로 여기 게재하지 못한 다양한 자료를 보완해 드릴수 있습니다. 평가를 해주신 구매자분들은 어느 경우라도 분량 문제로 혹은 기타 다른 자료가 필요하실 때 고객문의란으로 문의해 주시면 보충해 드릴수 있습니다. 부탁드리는 것은 분량이 많다고 하시는 분들이 가끔 있는데 필요한 부분만 보셔도 높은 가성비를 느낄수 있고 당장 필요하지 않다고 하시는 것은 보관하셨다가 후에 필요할 때 열어 보시면 좋습니다.

목차

<제목 차례>
 소개의 글2
가. 경북대학의 입시준비를 위한 기본정보 8
나. 경북대학 대학원 주요 대학원 현황10
다. 경북대학교 호반우와 복현12
라. 경북대학교 연구지원시설과 부속시설14
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다25
가. 대학원 왜 가야하나? 25
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심26
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우27
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?27
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정28
 대학원 면접에 필수 준비사항29
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학29
나. 기본이 중요한 이유32
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...34
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’35
 답변이 간결해야 하는 이유와 꼬리질문36
가. 면접 문제에 대한 답변의 간결성36
나. 꼬리질문의 유형37
다. 꼬리 질문의 사례와 답변39
 기업 3곳 중 1곳 '오버스펙' 꺼린다41
 빅데이터 연구와 융합학문43
가. 데이터사이언스의 의미43
나. 데이터마이닝44
다. 경영통계학46
마. 인공지능(AI)47
바. 인공지능(AI)이 중요한 이유48
 데이터 사이언스 관련 핵심주제와 문제50
가. 데이터 마이닝과 AI문제51
나. 일반상식 및 지식측정 문제113
 공학 일반론적 문제151
 빈도 높은 논술주제와 키워드172
 연구계획서192
가. 요 약 서(예시)193
나. 업무추진 기본방향 194
다. 사업별 추진계획196
라. 추진전략196
마. 추진일정198
 자소서 입력 항목 분석198
 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식203
가. 정직이 최선의 무기203
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 204
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 205
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 205
마. 외모가 평가 항목이 아니더라도 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 206
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”206
 면접관과 면접 불합격의 특성207
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 207
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이208
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 209
라. 모르는 것에 대한 답변태도 209
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 210
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?211
 인성검사에 대한 참고내용211
 대학원 진학에 대한 고민217
 입학시의 추천서의 중요성 219
가. 추천서의 의미219
나. 좋은 추천서220
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 220
라. 서울대학교 지도교수 추천서 견본223
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용225
바. 교직원 임용 추천서 226
 "이런 면접이라면"228

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 34
[표 2] 직무수행 목표 196
[표 3] 세부과제 196
[표 4] 추진일정198
[표 5] 공무원( 공직자) 선발 면접에 중요한 면접 포인트203
[표 6] 지도교수 추천서223
[표 7] 지도교수 추천서 세부기재내용 224

<그림 차례>
그림 1 구매자 평가 내용41
그림 2 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 그래프43
그림 3 인공지능의 단계67
그림 4 신산업중에서 유망한 산업분야70
그림 5 4차 산업혁명과 관련된 테마83
그림 6 96
그림 7 96
그림 8 96
그림 9 97
그림 10 97
그림 11 97
그림 12 97
그림 13 97
그림 14 98
그림 15 98
그림 16 98
그림 17 98
그림 18 98
그림 19 99
그림 20 99
그림 21 99
그림 22 100
그림 23 국가별 4차산업혁명 기반산업 기술수준 평가101
그림 24 설비투자/ict 설비투자 증감률105
그림 25 정보통신연구개발인력108
그림 26 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례151
그림 27 디도수 공격 상황178
그림 28 사물인터넷 시장 규모와 성장세180
그림 29 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례184
그림 30 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합186
그림 31 업무추진 기본방향 195
그림 32 추천의 글 견본 1202
그림 33 추천의 글 견본 2202
그림 34 지도교수가 쓴 추천서 견본222
그림 35 기업체에서의 대학원 진학 추천서227


<2부 제목 차례>
1. 면접/토론/PPT 핵심주제와 문제11
가. 컬러시트 문제13
나. 공통문제23
다. 공학계열 영어 인터뷰 문제(NASA)69
라. 공통시사문제74
마. 사회과학/문과/어문학/이과/공학/자연계 관련상식문제115
2. 대학원의 면접 팁139
가. 면접진행방법140
나. 대학원 면접평가142
3. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴143
가. 자소서 작성 성공패턴 144
나. 지원 동기의 작성요령145
다. 성장과정의 작성요령147
라. 장단점의 작성요령148
마. 성공실패 사례의 작성요령150
바. 역량 표현의 작성요령151
사. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령162
아. 인화/조화/협력 경험의 작성요령164
자. 반드시 지켜야할 작성 내용 165
차. 자소서 작성 단계별 주제167
카. 신입직원(청년인턴) 공채 자소서 보편적인 항목168
4. 기출토론주제(일반직 -기술직 공통)169
5. 외국 유명대학 입학면접 영어인터뷰 준비187
가. Graduate Schools That May Not Require Personal Interviews187
나. Top 10 grad school interview questions commonly asked188
다. Example 1189
라. Example 2191
마. Example 3193
바. Example 4195
사. Example 5197
아. Example 6199
자. Example 7200
차. Example 8202
카. Example 9203
타. Example 10204
파. Example 11206
6. 대기업 공통 면접문제 기출207
가. 속성실전문제 214
나. 기출면접문제(일반직-기술직 공통)216
2 편 주요 공기업의 공통적인 전형정보260
1. 1차 서류심사261
가. LG전자의 사례262
나. 현대중공업의 사례263
2. 2차 면접263
3 편 영어면접 답변요령과 질문 268
1. 대화형273
2. 면접형274
3. 한국어 질문 영어답변275
4. 빈도 높은 기출 영어면접질문 277
4 편 다양한 분야별 시험문제285
1. 전공분야의 기출 면접문제285
2. 알아두면 좋은 ppt 주제287
3. 직무검사 288
4. 인성검사면접290
5 편 면접의 대응요령과 실패이유300
1. 면접의 태도와 효과301
2. 면접 불합격 이유 302
3. 면접-인터뷰 문제 304
4. 자주나오는 임원면접 질문305
5. 자주나오는 실무면접 질문 310
6. 순발력 테스트 면접 기출문제313
6 편 주요 기출문제 및 예상문제326
1. 면접예상문제 및 기출문제 326
가. 기본적인 것에 관련된 질문327
나. 최근 주요기업 기출 문제343
2. 공기업 면접출제 예상 문제351
가. 일반적인 질문352
나. 직장과 관련된 예상면접 질문353
다. 성격 / 인생관 등에 관련한 질문367
라. 시사문제에 관련한 질문373
마. 지원 기업(학원/회사)에 관련한 질문385
바. 가족에 대한 질문389
사. 과거 학교생활에 대한 질문393
3. 연구계획서 작성요령396
가. 연구배경397
나. 연구목적398
다. 연구 실시 기관명 및 주소398
라. 연구 지원기관399
마. 연구책임자, 공동연구자, 담당자의 성명과 직명399
바. 연구기간399
사. 연구대상자400
아. 예상 연구대상자 수와 산출 근거401
자. 연구대상자 모집402
차. 연구대상자 동의402
카. 연구방법403
4. 기타 기재사항403
가. 관찰 항목404
나. 예상효과 평가 기준 및 방법404
다. 안전성 평가 기준 및 평가 방법404
라. 자료분석과 통계적 방법405
마. 예측 부작용 및 주의사항과 조치405
바. 중지 및 탈락기준406
사. 연구대상자의 이익 및 위험407
아. 연구대상자 안전대책 및 개인정보 보호 대책407
자. 참고문헌408
7 편 타기업, 외국 기업 기출 면접문제429
1. 현대중공업 기출시험문제429
가. 첫날429
나. 2일차431
다. OT 전형432
라. ST 2전형432
마. 전기문제432
바. 전자문제433
사. 면접문제433
2. 삼성그룹 2015년 출제문제437
가. 면접 시험 유형438
나. 삼성그룹 면접 (유아교사부문) 기출문제438
8 편 세계 유명기업 면접질문449
1. Huffington Post의 세계적 기업 면접질문449
2. 세계 유명기업면접문제459
3. google의 면접시험문제와 답안예시463
가. 수리적 능력을 검증하는 문제 464
나. 기하학적 해결능력을 검증하는 문제465
다. 논리적 해결능력을 검증하는 문제466
라. 순발력을 검증하는 문제467
마. 직관력을 검증하는 문제469
바. 소통력을 검증하는 문제470
4. 기가막힌 애플사 면접 질문471
가. 소프트웨어 개발 및 엔지니어 직군 472
나. 고객 응대 및 애플스토어 직군 475
다. 유통 및 애널리스트 직군476
라. 역대 어렵다고 평가한 애플의 44가지 난제477
5. 쉬어가는-면접 대응의 핵심정리 482
가. 면접의 개념482
나. 가볍게 넘기지 말라 483
다. 면접관과 피평가자 484
라. 면접이 만능인가? 485
마. 면접은 무용지물인가?491
바. 진실한 면접 492
사. 면접의 형태 493
아. 한국식 압박면접의 양상 498
자. 이런 회사를 바꿔보고 싶으면 500
5. 면접의 발전추세 501
가. 화상면접502
나. 술 면접502
다. 행동 사건 면접 503
라. 프레젠테이션504
마. 집단토의 면접505
6. 대학교 입학면접505
7. 대학원 입학면접507
8. 아르바이트생 면접511
9. 취업 면접512
가. 취업/문과, 취업/이과512
나. 그외 취업 면접 팁.513
다. 직무별, 산업별514
라. 취업 깜짝질문 팁515
마. 마무리 질문517
9 편 대기업, 금융기업, 공기관 입사시험 정보518
1. 대기업의 인사 담당자들의 충고518
가. 삼성그룹의 선발경향519
나. 현대자동차 그룹의 선발경향 520
다. SK의 선발경향526
라. LG전자의 선발경향527
마. 롯데그룹의 선발경향528
바. 포스코의 선발경향528
사. 한화그룹의 선발경향529
아. 효성 그룹의 선발경향530
자. 대한항공의 선발경향532
차. CJ그룹의 선발경향532
카. 대림산업의 경우 533
타. 아모레퍼시픽의 선발경향534
파. 대우건설 선발경향535
하. 금융기관의 선발경향535
2. 자소설의 독소문구와 자소서의 핵심내용537
가. 학구능력과 연구과정의 능력을 관찰하는 창(窓) 538
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항539
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 541
라. 진부한 표현은 이제 그만 542
마. ‘AI 면접관’ 544
바. 제2 [외-국어]546
사. 인공지능(AI) 면접관에 대처하는 자기소개서 쓰기 팁547
아. 피말리는 면접 1분 자기소개 잘 보는 비법548
3. 국내유명기업 적성검사 WRAN 검사 ㄴ용552
가. 이랜드 그룹552
나. 현대자동차 그룹 채용프로세스553
다. LG그룹 554
라. CJ그룹555
마. 삼성그룹556
바. SK그룹 557
사. 롯데그룹 (면접시 검사 실시)558
4. 신문 구독, 지원 회사 보도자료 중요559
면접에서 한 문제를 맞히기 위한 키워드 모음560
가. 세상을 바꾼 공학기술 키워드560
나. 세상을 변화시킨 위대한 공식568

<표 차례>
[표 1] 인턴이 중요한 이유94
[표 2] 면접 복장에 대하여 (여성)151
[표 3] 공공기관 채용정책의 변화208
[표 4] 서울시 공무원 면접시험문제 372
[표 5] 연구과정이나 대학원 진학하며 지니는 고민455
[표 6] 공공기관 채용정책의 변화486

<그림 차례>
그림 1 주파수와 파장25
그림 2 지능형 로봇 기술28
그림 3 홈 iot 서비스 구성도29
그림 4 블록체인 작동원리30
그림 5 4차산업 혁명의 현재와 미래34
그림 6 4차산업혁명과 산업의 변화37
그림 7 융합의 사례44
그림 8 디지털 컨버전스 구성도45
그림 9 디지털 융합의 패러다임 확장의 개념47
그림 10 디지털 세상을 활용한 컨버전스48
그림 11 4차 산업혁명과 관련된 테마53
그림 12 ICT를 기반으로 하는 산업간 융합54
그림 13 정보통신연구개발인력62
그림 14 융합기술로 표현된 주요산업과 기술분야65
그림 15 한국 정보통신산업 생산/수출 증감율추이68
그림 16 메모리 반도체 시장규모78
그림 17 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례115
그림 18 유럽 앱분야 매출변화299
그림 19 부문별 바이오시장 성장세436
그림 20 전파산업의 분류448
그림 21 정보통신산업실질 성장률추이(자료: 한국은행국민계정)471
그림 22 주요 그룹과 금융기관, 공기관 100여사 채용특징 1536
그림 23 주요 그룹과 금융기관, 공기관 100여사 채용특징 2537
그림 24 자소서의 치명적인 합격탈락요인543
그림 25 568
그림 26 569
그림 27 569
그림 28 569
그림 29 569
그림 30 569
그림 31 570
그림 32 570
그림 33 570
그림 34 570
그림 35 570
그림 36 571
그림 37 571
그림 38 571
그림 39 572
그림 40 572
그림 41 572

본문내용

v 빅데이터 연구와 융합학문

가. 데이터사이언스의 의미

데이터 과학(data science)이란, 데이터 마이닝(Data Mining)과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는데 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야다. 데이터 과학은 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 정의되기도 한다.
데이터의 구체적인 내용이 아닌 서로 다른 성질의 내용이나 형식의 데이터에 공통으로 존재하는 성질, 또는 그것들을 다루기 위한 기술의 개발에 착안점을 둔다는 특징을 가진다. 사용되는 기술은 여러분야에 걸쳐있으며 수학, 통계학, 계산기과학, 정보공학, 패턴인식, 기계학습, 데이터마이닝, 데이터베이스 등과 관련이 있다. 데이터 과학을 연구하는 사람을 데이터 과학자라고 한다.
튜링상을 수상한 짐그레이(Jim Gray) 박사는 데이터 과학은 과학의 네번째 패러다임으로 정의하고 과학(경험, 이론, 계산, 그리고 이제 데이터)에 관한 모든 것이 바뀌고 있는데 이유는 정보기술과 데이터범람(data deluge) 때문이라고 주장했다. 데이터 과학은 생물학, 의학, 공학, 사회학, 인문과학 등의 여러 분야에 응용되고 있다.

나. 데이터마이닝

데이터 마이닝은 통계학에서 패턴 인식에 이르는 다양한 계량 기법을 사용한다. 데이터 마이닝 기법은 통계학쪽에서 발전한 탐색적자료분석, 가설 검정, 다변량 분석, 시계열 분석, 일반선형모형 등의 방법론과 데이터베이스 쪽에서 발전한 OLAP (온라인 분석 처리:On-Line Analytic Processing), 인공지능 진영에서 발전한 SOM, 신경망, 전문가 시스템 등의 기술적인 방법론이 쓰인다. 데이터 마이닝의 응용 분야로 신용평점 시스템(Credit Scoring System)의 신용평가모형 개발, 사기탐지시스템(Fraud Detection System), 장바구니 분석(Market Basket Analysis), 최적 포트폴리오 구축과 같이 다양한 산업 분야에서 광범위하게 사용되고 있다.

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