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소개

이 시험자료는 서울대 BusinessAnalytics 대학원 입학준비 기출문제 및 면접자료에 대한 자료입니다. 시험이라는 특성이 있어 최근 자료를 취합 정리하였으나 시간에 따라 면접자에 따라 지원자에 따라 조금씩 질문의 내용과 형식이 다를 수 있습니다. 이 자료는 핵심문제 및 전공 문제와 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제를 포함한 면접 시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 면접시 처음 3~4개의 질문에 답을 잘못하시면 다음 질문이 이어지지 않습니다. 다음 질문이 이어지지 않으면 대부분 탈락입니다. 이유는 기본적인 몇 개를 물어보고 대답이 시원치 않으면 다음 질문을 할 필요가 없기 때문입니다. 많은 문제들이 이러한 기본적인 문제는 물론 깊이 들어가는 핵심문제를 모두 망라하고 경우의 수를 가정하여 특별히 여러 대학의 문제를 예제로 드리는 것이고 이러한 문제들의 합리적인 답변들의 일부는 저널을 참고하여 작성하였습니다(Journal of Econometrics, Econometrica, Journal of International Business Studies, Global Strategy Journal, International Journal of Strategic Business Alliances, Global Journal of Emerging Market Economies, International Business Review, Journal of Economic Surveys, Strategic Management Journal. International Journal of Business and Globalisation 등). 보편적으로 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학후에 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 부산대학교 입시 자료는 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 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 등 의 내용으로 필히 보셔야 할 내용들이 있습니다. 여러 가지 입학시험에 관련한 자료들을 드리는 이유는 우수한 인재를 선발하기 위한 대기업에서 많은 비용을 들여 출제한 문제들로 여러 기관이나 대학에서 조금씩 변형과정을 거쳐 면접문제 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. 어떤 면접이라도 좋은 결과를 얻는데 충분한 도움이 될 것이라 생각합니다. 제 id의 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>
 지원자는 왜 BusinessAnalytics전공을 연구하고 이수하려 하나? 1500단어 10
 데이터 마이닝과 기계 학습을 활용한 고객 행동 예측 모델링 관련이론문제16
 빅데이터 분석을 통한 시장 트렌드 예측 및 전략 수립 이론 깇루 50문제19
 소셜미디어 데이터분석을 통한 브랜드 이미지 소비자 인식 연구이론 기출 50문제23
 딥러닝 기법을 활용한 금융 시장 예측 및 리스크 관리 기출문제 50개27
 공급망 관리 최적화를 위한 데이터 분석과 시뮬레이션 연구 문제 50개31
 텍스트 마이닝을 통한 고객 리뷰 분석 및 제품 개선 방안 연구 문제 50개34
 IoT 데이터 분석을 통한 스마트 공장 운영 효율성 향상 기출문제 50개38
 머신러닝을 이용한 이상 탐지 및 사기 방지 시스템 개발 연구문제 50개42
 고객세분화를 위한 데이터클러스터링 및 개인화마케팅 전략 연구 기출문제 50개47
 헬스케어 데이터 분석을 통한 환자 예후 예측 및 맞춤형 치료 전략51
 BusinessAnalytics전공대학원 입시준비 자소서 1500자51
 BusinessAnalytics전공대학원 입시준비 연구계획서 1500자55
 석박사과정 지원자의 영문 연구계획서 견본 1500단어56
 BusinessAnalytics전공 유명학자 학술이론 지식설명 1500단어58
 대학원 입시 BusinessAnalytics전공 학술이론 지식검증 기출문제 50개59
 BusinessAnalytics전공 연구를 위한 주요 논문주제 연구과제 100개60
 BusinessAnalytics전공 대학원 입시지원 영문자기소개서 1500단어61
 BusinessAnalytics전공 대학원 입시 어학능력 검증하는 영어면접문제 100개62
 BusinessAnalytics전공 면접에 자주 출제되는 학술영어용어 검증문제 100개64
 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 64
 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제74
 입시지원자가 보는 BusinessAnalytics전공 연구 문제점 1500단어81
 BusinessAnalytics전공 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요 82
 BusinessAnalytics전공 활용에 대한 지원자 견해 1500단어83
 면접시험에 자주 출제된 최빈도 출제 기초과학이론 기출문제83
 학위과정 입시지원자 BusinessAnalytics전공분야 연구능력검증 기출면접문제100
 논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제106
 중국 경제시스템이 국제경제시스템에 미치는 영향평가 문제113
 미국경제시스템이 국제경제시스템에 미치는 영향평가 문제116
 경제통계연구에 대한 지원자의 인식이나 견해를 말해 보세요. 120
 한국 경제시스템의 문제점을 종목별로 설명해 보세요122
 대학원 입시 경제통계 학술이론에 대한 지식검증 기출문제123
 통계학 유명 학자들의 학술이론에 대한 지식검증 문제128
 주요 학술영어용어 이해도 검증문제134
 기출문제 유형분석과 간결한 답변의 중요성139
가. 기출문제의 패턴 탐색139
나. Graduate & Professional School Interview Questions161
다. 꼬리질문의 대응169
라. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유170
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다171
가. 대학원 왜 가야하나? 171
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심171
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우172
라. 타대 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?172
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정173
 면접에 기본을 갖추어야 하는 이유173
가. 기본이 중요한 이유173
나. 제가 듣고 싶은 이야기는...175
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’176
라. 면접을 보는 교수님이나 전공 교수님 생각의 중요성176
 전공계열별 논술주제 키워드179
가. 인문계열 대학원 논술 문항 키워드 179
나. 사회과학계열 대학원 논술 문항 키워드 179
다. 자연계열 대학원 논술 문항 키워드 180
라. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 키워드 180
 오버스펙180
 꼭 풀고 가야 할 핵심문제182
 보다 전문적인 질문210
 전공 관련 심화문제212
 영어인터뷰 설문231
가. 일반대학원 영어면접 문제231
나. 하버드 대학 (mba) 입학 면접시험 234
다. 대학원 입시용 영어면접문제 예시 236
라. 전공에 관련된 질문241
마. 성품에 관련된 질문242
바. 인생관(생활철학)에 관련한 질문251
사. 시사문제에 관련한 질문252
나. 학교에 관련한 질문255
다. 가족에 대한 질문 256
라. 과거 학교생활에 대한 질문258
 토론 / PPT 핵심문제261
 공통상식문제-시사상식문제261
 입학시의 추천서의 중요성 280
가. 추천서의 의미280
나. 좋은 추천서280
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 281
라. 서울대학교 지도교수 추천서 견본281
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서282
바. 교직원 임용 추천서 283
 자소서 입력 항목 분석284
 연구계획서 286
가. 요약서(예시)286
나. 연구추진 기본방향 287
다. 추진전략288
라. 추진일정289
 면접과 지원자 선발에 합격 불합격을 가르는 패턴인식289
가. 정직이 최선의 무기290
나. 면접전형은 어떻게 진행되는가? 291
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 291
라. 블라인드 면접, 정말 전혀 모르고 면접이 진행되는가? 291
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 292
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”292
 면접관과 면접 불합격의 특성293
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 293
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이293
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 294
라. 모르는 것에 대한 답변태도 294
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 294
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?295
 대학원 진학에 대한 고민295
 AI 면접 소프트웨어와 실전의 진행과 분석, 평가방법297
 지원대학과 소통의 중요성301
 인성검사에 대한 참고내용302
 "이런 면접이라면"305

<표 차례>
[표 1] 출제문제와 답변 요령에 대한 필독 설명3
[표 2] 어학능력을 검증하는 외국어 입시준비가 필요한 이유 61
[표 3] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 174
[표 4] 공공기관 채용정책의 변화196
[표 5] 영어로된 보험용어218
[표 6] 2차면접의 핵심문제 유형과 준비 230
[표 7] 대학원 영어면접시험의 예제와 하버드 대학의 영어면접시험 231
[표 8] 면접 복장에 대하여 (여성)242
[표 9] 면접에 나오는 주요 질문 항목261
[표 10] 지도교수 추천서281
[표 11] 지도교수 추천서 세부기재내용 282
[표 12] 연구수행 목표 287
[표 13] 세부연구과제 288
[표 14] 추진일정289
[표 15] 공무원( 공직자) 선발 면접에 중요한 면접 포인트290

<그림 차례>
그림 1 구매하신분들의 구매평가 글 2
그림 2 96
그림 3 97
그림 4 97
그림 5 97
그림 6 97
그림 7 97
그림 8 97
그림 9 98
그림 10 98
그림 11 98
그림 12 98
그림 13 98
그림 14 98
그림 15 99
그림 16 99
그림 17 99
그림 18 99
그림 19 오버 스펙 지원자 설문조사 182
그림 20 경제제도와 금융시장의 역할184
그림 21 우리나라 소득 5분위 배율현황184
그림 22 미국판 금융위기의 원인185
그림 23 과거 10대 금융위기188
그림 24 재정건전성에 대한 관련법199
그림 25 주식회사의 외부 감사기준201
그림 26 재무보고의 개념체계203
그림 27 재무회계정보 이용자226
그림 28 직매입방식과 특정매입방식의 특징227
그림 29 기업활동에 필요한 활동227
그림 30 예산회계법과 국가재정법228
그림 31 외국계은행 대출조건229
그림 32 추천의 글 1307
그림 33 추천의 글 2308

본문내용

6. 차원 축소: 주성분 분석(PCA)의 원리와 주요 용도는 무엇인가?
7. 과적합: 과적합(overfitting)이란 무엇이며, 이를 방지하기 위한 방법들은 무엇인가?
8. 교차 검증: 교차 검증의 목적과 방법에 대해 설명하라.
9. 데이터 전처리: 결측값 처리를 위한 방법들을 설명하라.
10. 특징 선택: 특징 선택(feature selection)과 특징 추출(feature extraction)의 차이점은 무엇인가?
11. 로지스틱 회귀: 로지스틱 회귀 모델에서 로짓 변환(logit transformation)의 역할은 무엇인가?
12. 의사 결정 트리: 의사 결정 트리의 장점과 단점은 무엇인가?
13. 랜덤 포레스트: 랜덤 포레스트의 원리와 장점은 무엇인가?
14. 부스팅: 부스팅 알고리즘의 기본 개념과 대표적인 부스팅 알고리즘을 설명하라.
15. 서포트 벡터 머신(SVM): 서포트 벡터 머신에서 커널 함수의 역할은 무엇인가?
16. 신경망: 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 기본 구조와 학습 방법에 대해 설명하라.
17. 딥 러닝: 딥 러닝과 전통적인 기계 학습의 차이점은 무엇인가?
18. 정규화: 정규화 기법 중 L1 정규화와 L2 정규화의 차이점을 설명하라.
19. 베이지안 학습: 나이브 베이즈 분류기의 원리와 적용 사례를 설명하라.
20. 추천 시스템: 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 차이점은 무엇인가?
21. 고객 세분화: 고객 세분화의 정의와 데이터 마이닝을 활용한 세분화 방법을 설명하라.
22. 이상 탐지: 이상 탐지(anomaly detection)의 개념과 주요 기법을 설명하라.
23. 연관 규칙 학습: 연관 규칙 학습(Association Rule Learning)의 기본 개념과 응용 사례를 설명하라.
24. 강화 학습: 강화 학습의 기본 원리와 주요 알고리즘을 설명하라.
25. 시계열 분석: 시계열 데이터의 특징과 분석 방법을 설명하라.