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(검색결과 약 16,252개 중 62페이지)
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| 생산 데이터를 수집하여 Ex cel과 Python으로 분석하고, 공정 흐름을 개선하는 시뮬레이션을 수행했습니다.
가장 열정적으로 임했던 경험은 대학에서 수행한 '산학연계 생산공정 최적화 프로젝트'입니다.
이 프로젝트는 실제 화학 플랜트의 생산 효율을 높이는 것을 목표로 진행되었으며, 저는 팀 내에서 공정데이터 분석과 개선안 설계 역할을 맡았습니다.
생산직무는 단순 업무 수행보다 데이터 기반 분석.. |
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| 린나이코리아의 정보시스템실은 단순한 전산관리부서가 아니라, 회사의 전반적인 운영 효율성을 높이고, 데이터 기반 경영을 실현하는 핵심부서라고 생각합니다.
또한 린나이코리아가 추진 중인 IoT 기반 제품의 데이터 플랫폼 고도화 프로젝트에 참여해, 사용자 데이터를 실시간으로 분석하고 고객 맞춤형 서비스를 제 공하는 시스템을 구축하는 것이 제 목표입니다.
대학 산학협력 프로젝트에서 고객 데이.. |
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| 일반물리학실험
제목 : 키르히호프의 법칙 측정
[1] 실 험 값
데이터 1 (3개 저항 값을 색코드로 읽어서 적는다.)
저항
()
()
()
저항값
데이터 2
전압
(V)
(V)
값
1.59
1.59
(2개 건전지의 전압을 측정하여 기입)
데이터 3 (이론식에 데이터 1과 2의 저항과 전압값을 대입하여 계산)
전류
(A)
(A)
(A)
이론값
데이터 4 (측정값: 잭을 삽입하여 측정, 조원이 각각 측정하여 기입하고 평균산출)
.. |
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| 저는 성균관대학교 대학원에서 산업공학의 이론적 기초를 확립하고, 실제 데이터 기반 실험을 통해 학문적 문제를 해결하는 연구자로 성장하고자 합니다.
대학원에서는 데이터 기반 시스템 최적화 및 스마트 제조의사결정 모델을 중심으로 연구를 수행할 계획입니다.
학문적 목표는 산업공학의 정량적 접근에 인공지능적 사고를 접목시켜, 데이터 기반 지능형 시스템 최적화 프레임워크를 구축하는 것입니다.. |
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| 이 경험은 리스크 관리가 데이터 분석과 통계적 모델링 위에 세워져 있다는 사실을 체득하게 해주었습니다.
저는 학문적 학습, 실무 경험, 데이터 분석훈련, 규제 이해, 그리고 책임감을 바탕으로 리스크 관리 직무에 필요한 핵심 역량을 차근차근 길러왔습니다.
이는 리스크 관리 직무에서 매우 중요한 역량입니다.
리스크 관리 직무에서 가장 중요한 가치는 무엇이라고 생각합니까?
저는 학문적 학습과 데.. |
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| 특히 예약·운항·정비 시스템의 통합관리 플랫폼 개발은 제가 경험해온 데이터 처리 및 시스템 구조화 기술이 활용될 수 있는 분야라 생각합니다.
졸업 프로젝트에서는 "항공정비 이력관리 시스템"을 개발했습니다.
기존 시스템은 실시간 데이터 수집 과정에서 병목현상이 발생했는데, 이를 개선하기 위해 Kafka 기반 스트리밍데이터 구조를 설계했습니다.
단순히 기술을 사용하는 개발자가 아니라, 시스템의.. |
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| 저는 데이터 분석 경험과 서비스 개선 성과를 통해 검증된 문제 해결 능력을 활용하여, 고객에게 신뢰받는 디지털 서비스를 구축하는 데 힘을 보태겠습니다.
따라서 저는 KB손해보험 디지털 기술 직무에서 단순한 분석가가 아닌 문제 해결 파트너로 성장할 수 있다고 생각합니다.
저의 경험과 강점을 통해 KB손해보험이 고객 중심의 디지털 혁신을 달성하는데 기여할 자신이 있습니다.
저는 데이터 기반 문.. |
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| 최근 가장 중요하다고 생각하는 사회 이슈는 '제품 품질과 ESG 경영의 연계'입니다.
저는 삼성전자 제품 사용 경험을 통해 품질의 중요성을 직접 체감했습니다.
문제를 데이터 기반으로 분석하면서도, 고객의 실제 경험을 품질 개선의 최우선 가치로 두는 태도를 갖추고 있기 때문입니다.
저는 '품질은 곧 신뢰'라는 가치를 실현하고 싶어 지원했습니다.
단기적으로는 제품 불량 데이터를 분석해 고객 불만.. |
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| [파일구조] 파일의 종류와 구성방식
목차
* 파일구조
Ⅰ. 파일의 종류
1. 마스터 파일
2. 트랜잭션 파일
3. 보고서 파일
Ⅱ. 파일의 구성방식
1. 순차 파일
2. 색인 순차 파일
3. 다중 키 파일
1) 다중 리스트 파일
2) 역 파일
파일구조
정보처리에 있어서 컴퓨터 시스템을 활용하는 가장 큰 목적은 필요한 정보를 쉽게 이용하는 데 있다. 이러한 의미에서 자료는 일정한 시간 내에 의사 결정을 위.. |
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| 정보시스템 직무에서 가장 중요한 역량은 문제 해결 능력과 데이터 관리 능력, 그리고 사용자 중심의 사고력이라고 생각합니다.
현장 데이터를 분석해 불필요한 절차를 줄이고, 업무 속도를 높이는 시스템을 구현하겠습니다.
린 나이코리아 정보시스템실은 제조, 물류, 서비스 데이터를 통합 관리하는 만큼 복잡한 문제를 해결해야 하는 환경입니다.
저는 데이터 구조를 이해하고, 시스템 간 연계를 최적화.. |
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| 직무 경험 : 금융 데이터 분석, 투자전략 수립 경험
대학에서 진행한 '퀀트 기반 중소형주 투자전략 설계' 프로젝트는 금융 데이터 분석 및 전략 수립에 대한 제 능력을 한 단계 끌어올린 중요한 경험이었습니다.
이 경험은 단순한 데이터 분석을 넘어서 실제 금융시장에서 적용 가능한 투자전략을 설계하는 과정에 대한 귀중한 통찰을 주었습니다.
저는 금융시장의 복잡한 문제들을 해결하는 과정에서 디지.. |
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| 특히 도시 미세환경과 에너지시스템 간의 상관관계를 데이터 기반으로 규명하는 연구에 참여하고 싶습니다.
제 경험이 가진 실험·데이터 분석·협력 역량은 단일 연구 주제를 넘어, 복잡한 도시기술연구에서 실제적인 기여를 할 수 있을 것입니다.
서울시립대학교 과학기술대학원은 실험적 연구와 데이터 기반 기술 개발이 공존하는 곳입니다.
그때부터 도시단위의 환경 데이터와 에너지 데이터의 상관관계를.. |
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| 주제는 "항만물류 효율화를 위한 데이터 기반 예측시스템 구축"이었습니다.
저는 프로젝트 전체 기획과 데이터 관리 역할을 맡았고, 팀원 네 명이 함께 참여했습니다.
디지털과 AI 시대에 가장 중요하다고 생각하는 기술은 데이터 해석 능력이라고 생각합니다.
저는 대학 시절 물류 관련 데이터를 분석하는 프로젝트를 통해 이점을 실감했습니다.
기술의 발전보다 중요한 것은 '데이터를 이해하는 사람'이며.. |
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| 그 중심에서 소프트웨어 개발자는 AI 모델의 성능을 극대화하고, 실시간 공정데이터에 연동되는 시스템을 설계하는 핵심 역할을 맡습니다.
저는 특히 고속/대용량의 시계열 데이터를 효율적으로 처리하고, 모델이 운영환경에서도 안정적으로 학습하고 추론할 수 있도록 최적화하는 백엔드 기반 시스템 개발에 기여하 고 싶습니다.
단순히 '모델'만이 아니라, 데이터 흐름 전체를 설계하고 최적화하는 것이 A.. |
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| 이 경험은 제가 품질 정보 분석 직무에서 방대한 품질 데이터를 처리하고, 그 속에서 원인을 규명하는 역할을 잘 수행할 수 있다는 자신감을 심어주었습니다.
이 사례는 단순한 관찰이 아닌데이터 기반 분석이 품질 문제 해결에 얼마나 강력한 도구가 되는지 보여준 경험이었으며, 제가 현대모비스 품질 정보 분석 직무에 적합한 이유라고 생각합니다.
품질 문제를 데이터로 분석할 때 가장 어려운 점은 무.. |
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