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소개

이 자료는 서울대 데이터사이언스대학원 입시준비를 위한 기출문제 유형분석 및 패턴, 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제와 전공 문제, 여러 통계관련 입시에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제, 논술시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 또 석박사 과정에 필요한 논술이나 전공과목에 걸맞는 연구계획서 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(IActa Numerica, Annals of Mathematics, Publications Mathématiques de l'IHÉS, Journal of the American Mathematical Society, Duke Mathematical Journal, Communications on Pure and Applied Mathematics , Journal of the European Mathematical Society, Biometrika, Memoirs of the American Mathematical Society, SIAM Review ). 이 자료들은 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학시에 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 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.

목차

<제목 차례>
 지원자는 왜 통계 학위과정을 연구하려하나? 17
1. 연구 개발의 당위성18
2. 연구 개발의 목표19
3. 연구 개발의 이유20
 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌20
 통계 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 25
기초 이론과 개념:35
회귀 분석 및 모델링:36
가설 검정과 추론:37
데이터 분석 및 시각화:37
빅데이터와 기계 학습:38
실험 계획법39
비모수 통계39
빅데이터와 머신러닝40
데이터 분석 도구와 소프트웨어40
 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제43
 통계 석박사 학위과정 이론 입시준비 기출검증문제 50개50
 수리통계학 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선56
Ⅰ. 확률분포 이론 및 기대값57
Ⅱ. 확률변수 및 함수의 분포57
Ⅲ. 표본분포 및 중심극한정리57
Ⅳ. 추정이론58
Ⅴ. 가설검정 및 신뢰구간58
Ⅵ. 충분통계량 및 정리58
 회귀분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선59
Ⅰ. 회귀모형 기초59
Ⅱ. 모형 진단 및 적합성59
Ⅲ. 다중회귀 및 변수선택60
Ⅳ. 정규화 기법 및 과적합 방지60
Ⅴ. 진단 및 잔차분석 심화60
Ⅵ. 응용 및 특수 회귀모형61
 실험계획법 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선61
# Ⅰ. 실험계획의 기초62
# Ⅱ. 분산분석 (ANOVA)62
# Ⅲ. 요인설계 (Factorial Design)62
# Ⅳ. 반응표면분석 (Response Surface Methodology, RSM)63
# Ⅴ. 공정설계 및 신뢰성63
# Ⅵ. 특수 설계 및 실제 적용64
 샘플링 이론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선64
# Ⅰ. 샘플링 이론 기초65
# Ⅱ. 확률 샘플링 기법65
# Ⅲ. 추정과 검정66
# Ⅳ. 응답 및 편향 문제66
# Ⅴ. 고급 샘플링 및 실제 적용67
# Ⅵ. 컴퓨터 활용 및 통계 소프트웨어67
 다변량 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선68
Ⅰ. 기초 개념 및 전처리68
Ⅱ. 주성분 분석(PCA)69
Ⅲ. 요인분석(Factor Analysis)69
Ⅳ. 판별분석 / 군집분석70
Ⅴ. 공분산분석 / 다변량 분산분석70
Ⅵ. 다변량 회귀 및 기타 고급기법71
 베이지안 통계 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선71
Ⅰ. 베이지안 통계의 기본 이론 (기초 개념 및 수식)72
Ⅱ. 베이지안 추정72
Ⅲ. 베이지안 결정이론 및 예측72
Ⅳ. 베이지안 모형과 사전분포 선택73
Ⅴ. 계산 방법론 (MCMC 등)73
Ⅵ. 베이지안 모델링과 실용적 적용74
 시계열 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선74
Ⅰ. 시계열 분석의 기본 개념74
Ⅱ. 시계열 모델의 이해와 적용75
Ⅲ. 예측과 진단75
Ⅳ. 계절성 시계열 및 확장 모델76
Ⅴ. 비선형, 상태공간, 베이지안 시계열76
Ⅵ. 실용 적용과 고급 해석76
 생존분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선77
Ⅰ. 생존분석 기초 이론77
Ⅱ. 비모수적 생존 분석78
Ⅲ. 준모수적 모형 (Cox 비례위험 모형)78
Ⅳ. 모수적 생존분석79
Ⅴ. 고급 개념 및 실무 적용79
Ⅵ. 실용 통계와 시각화80
 범주형 자료분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선80
Ⅰ. 기초 이론 및 용어 정의81
Ⅱ. 카이제곱 검정81
Ⅲ. 로지스틱 회귀 분석82
Ⅳ. 다항 및 순서형 로지스틱 회귀82
Ⅴ. 교호작용과 다변량 분석83
Ⅵ. 고급 주제 및 실제 적용83
 데이터마이닝 / 머신러닝 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선84
Ⅰ. 머신러닝 기초 이론84
Ⅱ. 데이터 전처리 및 특징 선택85
Ⅲ. 주요 알고리즘 및 모델86
Ⅳ. 신경망 및 딥러닝86
Ⅴ. 군집화 및 비감독학습87
Ⅵ. 모델 평가 및 성능 측정87
 고급 확률론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선88
Ⅰ. 확률론의 기본 개념88
Ⅱ. 확률 분포 및 특성89
Ⅲ. 조건부 확률 및 베이즈 정리90
Ⅳ. 확률 과정90
Ⅴ. 확률 변수의 변환 및 적합성91
Ⅵ. 고급 이론 및 적용91
 고급 수리통계학 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선92
Ⅰ. 확률 변수와 확률 분포92
Ⅱ. 모멘트 및 특성93
Ⅲ. 추정 이론94
Ⅳ. 신뢰 구간 및 검정 이론94
Ⅴ. 회귀 분석95
Ⅵ. 분포 이론 및 모델링95
 추론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선96
 측도론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선96
Ⅰ. 추론의 기초97
Ⅱ. 최대우도 추정(MLE)97
Ⅲ. 가설 검정98
Ⅳ. 신뢰 구간98
Ⅴ. 비모수적 추정99
Ⅵ. 통계적 추론의 고급 주제99
 다변량 통계분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선100
Ⅰ. 다변량 분석의 기본 개념100
Ⅱ. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)101
Ⅲ. 판별 분석(Discriminant Analysis, DA)101
Ⅳ. 군집 분석(Cluster Analysis)102
Ⅴ. 다변량 회귀 분석(Multivariate Regression Analysis)103
Ⅵ. 분산 분석(Analysis of Variance, ANOVA)103
 공간통계학 / 네트워크 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선104
Ⅰ. 공간통계학 기본 개념104
Ⅱ. 공간 회귀 분석(Spatial Regression Analysis)105
Ⅲ. 공간적 클러스터링 및 공간적 분석105
Ⅳ. 네트워크 분석(Network Analysis)106
Ⅴ. 네트워크 구조 및 응용106
 데이터 시각화 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선107
Ⅰ. 데이터 시각화의 기초107
Ⅱ. 시각화 유형 및 도구108
Ⅲ. 고급 데이터 시각화 기법108
Ⅳ. 시각화 분석 도구109
Ⅴ. 데이터 시각화의 해석109
Ⅵ. 시각화의 발전과 트렌드110
 공간통계학 / 네트워크 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선110
Ⅰ. 공간통계학 기본 개념111
Ⅱ. 공간 회귀 분석(Spatial Regression Analysis)111
Ⅲ. 공간적 클러스터링 및 공간적 분석112
Ⅳ. 네트워크 분석(Network Analysis)112
Ⅴ. 네트워크 구조 및 응용113
Ⅵ. 공간 네트워크 분석(Spatial Network Analysis)114
 고성능 통계 컴퓨팅 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선114
Ⅰ. 고성능 통계 컴퓨팅 개요 및 이론115
Ⅱ. 수치적 안정성과 근사 기법115
Ⅲ. 고속 시뮬레이션 및 샘플링116
Ⅳ. 대용량 데이터와 통계 컴퓨팅116
Ⅴ. 병렬 알고리즘 구현 및 응용117
Ⅵ. 통계 소프트웨어 및 플랫폼118
 서울대 통계대학원 입시 자기소개서118
 서울대 통계대학원 입시 학습계획서122
 서울대 통계대학원 입시 연구계획서124
 통계대학원 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논문주제 131
 통계대학원 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논문 주제 100개131
1. 수치 해석131
2. 수치 해석 응용131
3. 수학132
4. 수학 응용132
5. 컴퓨터 과학132
6. 컴퓨터 과학 응용133
7. 통계133
8. 통계 응용133
9. 물리학134
10. 물리학 응용134
11. 화학134
12. 화학 응용135
13. 공학135
14. 공학 응용135
15. 경제학136
16. 경제학 응용136
17. 생물학136
18. 생물학 응용137
19. 의학137
20. 의학 응용137
21. 기타138
 서울대 통계대학원 입시지원 영문자기소개서 142
 통계 유명 연구자들 연구 내용 관심도에 대한 검증문제147
 통계 영어능력을 검증하는 기출면접문제155
Mathematical Sciences Knowledge157
English Language Proficiency161
 통계 최신 학술적 연구흐름 관련 인식검증 기출문제173
 통계 및 계산과학에서 거론되는 이론181
 통계 기본적인 이론을 검증하는 기출문제184
 데이터사이언스전공 입시지원자 기본 이론을 검증하는 기출문제189
 빅데이터 학위과정 입시지원자 이론적 배경 검증 문제191
 입시지원자가 보는 통계 전공 연구 문제점193
1. 교육과정의 과도한 이론 중심194
2. 연구 주제 선택의 제한195
3. 연구 환경의 미흡195
4. 높은 학업 부담196
5. 협동 연구의 부족196
6. 연구 윤리 교육의 부족197
7. 글로벌 경쟁력의 부족197
8. 성과 압박198
결론198
데이터 품질과 신뢰성:199
데이터 프라이버시와 보안:199
데이터 통합과 표준화:199
빅데이터 분석과 모델링의 복잡성:199
연산 자원 및 인프라의 한계:199
사회적, 법적, 윤리적 측면:200
인재 양성과 교육 프로그램의 부재:200
효과적인 시각화 및 커뮤니케이션 도구의 부재:200
 통계 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요.200
실시간 데이터 분석과 처리:201
빅데이터 시각화 및 인터랙션 디자인:201
머신러닝 및 딥러닝 응용:201
분산 컴퓨팅 및 클라우드 기술:202
경제학적 모델과 예측:202
빅데이터 윤리 및 프라이버시 보호:202
사회과학 및 인문학의 융합 연구:203
연구 활동의 협력과 국제화:203
 통계 활용의 문제점에 대한 지원자 견해203
 통계 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론206
문제 정의와 목표 설정:210
문헌 고찰과 기존 연구 분석:210
최신 기술 및 도구 습득:210
다양한 데이터 수집 및 전처리:210
알고리즘 개발 및 적용:211
실험 및 검증:211
결과 해석과 의미 도출:211
학술지 게재 및 컨퍼런스 발표:211
산업체 및 기관과의 협력:212
지속적인 학습과 개발:212
 학위과정 입시지원자 전공 연구능력 검증 기출면접문제212
1. 자기 소개 및 연구 동기213
2. 학부 및 석사 연구 경험214
3. 학문적 업적과 기여214
4. 연구 방법과 도구 활용 능력214
5. 현재 연구 및 미래의 연구 방향215
6. 타 분야와의 융합 및 협력 경험215
7. 연구윤리 및 사회적 책임216
8. 질문에 대한 마무리와 전망216
 학위과정 연구보고서 논문작성 능력을 검증하는 문제217
 통계 과학의 관련성에 대한 이론을 검증하는 기출문제229
 데이터분석 기본능력을 검증하는 문제232
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다259
가. 대학원 왜 가야하나? 259
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심260
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우260
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?261
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정261
나. 특수대학원 코스의 장단점261
 대학원 면접에 필수 준비사항262
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학262
나. 기본이 중요한 이유264
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...265
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’267
 대학원 입시 영어면접문제267
 오버스펙275
 데이터의 관리와 인공지능277
가. 인공지능(AI)277
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유277
다. 데이터 마이닝과 AI문제279
 일반상식 및 지식측정 문제312
 과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제336
 논문과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제349
 연구계획서359
가. 요 약 서(예시)360
나. 연구추진계획361
다. 수행진전략361
라. 추진일정362
 자소서 입력 항목 분석363
 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식365
가. 정직이 최선의 무기365
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 365
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 365
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 366
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 366
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”366
 면접관과 면접 불합격의 특성367
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 367
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이368
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 368
라. 모르는 것에 대한 답변태도 368
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 369
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?369
 인성검사에 대한 참고내용370
 대학원 진학에 대한 고민373
 입학시의 추천서의 중요성 375
가. 추천서의 의미375
나. 좋은 추천서376
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 376
라. 서울대 지도교수 추천서 견본376
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용377
 "이런 면접이라면"378
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항380
가. 보편적인 양식과 일반원칙 380
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항381
다. 불합격 자소서 합격자소서381
라. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 382
마. 진부한 표현은 이제 그만 382
바. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴383
사. 지원 동기의 작성요령 384
아. 성장과정의 작성요령385
자. 장단점의 작성요령386
차. 성공실패 사례의 작성요령386
카. 역량 표현의 작성요령387
타. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령388
파. 인화/조화/협력 경험의 작성요령389
하. 반드시 지켜야할 작성 내용 389
거. 자소서 작성 단계별 주제390
 지원대학과 소통의 중요성391

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 266
[표 2] 직무수행 목표 361
[표 3] 세부과제 361
[표 4] 추진일정362
[표 5] 지도교수 추천서376
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 377

<그림 차례>
그림 1 자료들에 대한 구매자님들의 추천의 글2
그림 2 57
그림 3 57
그림 4 57
그림 5 57
그림 6 57
그림 7 58
그림 8 59
그림 9 59
그림 10 60
그림 11 통계분석의 유형 238
그림 12 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 276
그림 13 인공지능의 단계287
그림 14 신산업중에서 유망한 산업분야289
그림 15 4차 산업혁명과 관련된 테마296
그림 16 304
그림 17 304
그림 18 304
그림 19 304
그림 20 304
그림 21 304
그림 22 305
그림 23 305
그림 24 305
그림 25 305
그림 26 305
그림 27 305
그림 28 306
그림 29 306
그림 30 306
그림 31 306
그림 32 307
그림 33 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례335
그림 34 빅데이터 시장353
그림 35 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례355
그림 36 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합356
그림 37 추천의 글 1392
그림 38 추천의 글 2393
그림 39 추천의 글 3394
그림 40 추천의 글 4395
그림 41 추천의 글 5396

본문내용

아래 기본정보들은 기출문제 유형 분석 패턴탐색, 지원자의 지원 의지, 합격 의지, 향후 연구 열정도 등을 검증하는 내용으로 자주 출제되는 내용이고 지원 전공과 정에 대해 얼마나 알고 왔는지 검증하는 문제로 출제될 수 있는 내용 입니다. 내 용은 향후 연구할 내용의 이모저모에 관련한 내용이나 한번 훑어보지 않으면 출 제문제에 대해 답을 하기 어려운 문제입니다. 준비된 사람이 아니라는 인상을 줄 수도 있고 합격하기 위하여 얼마나 집중하여 준비하였나를 점검하는 문제로 출제 될 수 있습니다. 읽어보시면서 이해를 하셔야 합니다. 특히 전공 분야는 다양한 방법으로 문제가 출제됩니다. 문제를 보시고 스스로 어떻게 나의 환경과 내용에 맞게 답변을 준비해야 하나를 정리해야 합니다. 물론 일부 내용은 지원자의 삶의 철학이나 목표 등 공통되는 문제들은 답변을 스스로 준비해야 하는 것도 있으나 지원자님이 스스로 준비해야 하는 내용이 많습니다. 답변이 있는 문제만해도 충분 히 가성비가 되오니 이점 알고 계시면 합니다. 문제 부분에서는 문제은행처럼 문 제가 너무 많아서 지면 문제로 일일이 답변을 못해 드린 점 이해하시고 스스로 답을 찾으면 범위에 있지 않은 많은 내용을 스스로 공부하는 기회를 얻게 됩니다. 여기 문제들은 출제경향과 기출문제의 성격임을 감안하여 이를 방향점으로 삼아 혹은 지표로 삼아 학습에 임해 주시면 좋은 결과를 보실수 있습니다.

아래 핵심문제나 자료들은 구매자님들의 편의를 위하여 항목의 번호가 이어져서 구성되었습니다. 일부 대주에의 나타난 항목이나 문제수는 다소 증감이 있을수 있습니다.

v 지원자는 왜 통계 학위과정을 연구하려하나?

이 질문은 대부분의 면접관들이 묻는 최빈도 기출문제라기보다 아주 기본적이며 항 상 묻는 질문이라고 생각하시면 됩니다. 대학원에서 데이터사이언스 분야 연구를 해 야 하는 당위성을 논할 때, 개인적인 열정과 전문적인 목표, 그리고 사회적 가치와 기여에 대한 고려가 필요하다고 생각하고 이를 설명해야 합니다.