|
|
|
|
 |
|
| 목 차
Ⅰ.서론
1. 도시시의 전개
2. 도시시의 이념
3. 도시시와 모더니티
Ⅱ. 1930~1990년대 도시시의 특성
1. 1930년대, 식민지시대의 도시시
1.1.도시에 대한 긍정과 부정 : 김기림
1.2.낭만과 회화적 이미지의 추구 : 김광균
1.3.도시문명의 비애의식 : 정지용
2. 1950년대, 해방 후 찾아온 무질서속의 도시시.
2.1.오염된 도시의 재건축 : 박인환
2.2. 고독한 서정과 도시감각 : 김경린
3. 1960.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 전자상거래의 개념에 대한 연구
1. 들어가며
전자상거래(Electronic Commerce)라는 용어가 처음 사용되기 시작한 것은 1989년 미국 써던 캘리포니아 대학의 한 연구보고서에서 비롯되었다. 미국의로렌스리버모어국립실험실(LawrenceLivermore National Laboratory)에서 미 국방성의 프로젝트를 수행하면서 이러한 개념이 나타나기 시작하여 1993년 미국의 연방정부 조달부문에 정형화된 자료교환인 전자문.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| Selling into
Contents
2. 빅 데이터 정의 및 의의
1. 논문 및 저자 소개
4. 논문 분석
4-1) Micromarket 이란
4-2) Big data를 이용한 Micromarket Strategy
② Make it easy for sales team
③ Put data at the Hearts of Sales
5. 결론
6. QnA 및 토의
3. 논문 등장 배경 및 선정 이유
① Opportunity map
1. 논문 및 저자 소개
HBR 2012년 7,8월호
HBR에 실린 최초의
Big data 관련 논문
Selling into .. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 국제사회의 식량문제
머리말
모든 인간들은 생명을 유지하기 위해서는 먹어야 한다. 과거 식량의 획득을 위해 수렵, 채집의 활동을 하고 나아가 농경이라는 인간이 더 이상 떠돌면 식량을 구입하지 않게 된 상태가 되었다. 더 많은 수확을 위해 여러모로 노력을 하였다. 관개를 한 것이 그러하다. 그러나 이런 노력에도 불구하고, 가뭄과 홍수 등의 자연 재해로 식량이 부족하게 되면 약탈을 하기도 하였.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 진화론과 찰스다윈 그리고 진화론의 보완적 수정방법 모색
생물체가 진화할 것이라는 생각은 현대에 들어 갑자기 출현한 것이 아니다. 먼 고대로부터 하나의 사상으로 서서히 움트다가, 현대에 들어 과학적 방법론과 결합되면서 찰스 다윈(Charles Darwin)의 자연선택설에 의해 확고하게 정착되었다. 진화론은 그만큼 신화 못지 않은 전통과 기반과 사상적 내력을 가지고 있으며, 또한 신화 못지 않은 의.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| REPORT
전자상거래의 활용과 성과와 전망
[ 목 차 ]
Ⅰ. 서 론
1. 전자상거래의 출현배경
2. 전자상거래의 발전요인
Ⅱ. 전자상거래의 이론적 접근과 B2B 도입배경
1. 전자상거래의 정의
2. 전자상거래의 특징
3. 전자상거래의 유형
4. B2B 도입배경
1) 한국 B2B산업실태
2) 거래 중개형 B2B
3) 한국 B2B 비즈니스 산업별 사례
4) 일본의 B2B
3. 전자상거래에 의한 무역관행의 변화
Ⅲ. 전자상거래의 활용.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| [인간행동과 사회환경] 피아제(Jean Piaget)의 인지발달이론
차 례
1. 피아제의 생애
1) 출생배경
2) 어린 시절
3) 청년 시절
4) 장년기
5) 노년기
2. 피아제의 사상(인지발달의 주요개념)
1) 도식(Scherma) 또는 구조
2) 적응(Adaptatation)
3) 동화(Assimilation)와 조절(Accommodation)
4) 평형(Equilibration)
3. 피아제의 업적(인지발달 단계)
1) 감각운동기(0~2세경)
2) 전조작기(3~5.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| [빅데이터] 분석으로 고객을 만족 시킨다
목차
서론:
빅데이터란 무엇인가와 빅데이터의 분석 필요성 증가의 필연성
본론:
빅데이터 분석으로 고객을 만족시킨다
결론:
빅데이터 분석이 사회의 승리를 좌우 할 것이다
기타:
나의 느낀점
과연 빅데이터란 무엇인가
빅 데이터(Big Data)
기존 데이터에 비해 너무 방대해 이전 방법이나 도구로 수집, 저장, 검색, 분석, 시각화 등이 어려운 정형 또는 .. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 장류진 소설집 [일의 기쁨과 슬픔]이라는 책을 읽고 나서 독서감상문을 작성해 봤습니다. 목차는 도서 선택이유, 핵심 주제와 주요 내용, 공유하고 싶은 내용, 느낀점, 시사점 등의 순서로 알차게 구성해 봤습니다. 여러분들께도 많은 도움이 되었으면 좋겠네요^^
1. 본 도서를 선택한 이유
2. 본 도서의 핵심 주제와 주요 내용
3. 본 도서의 내용중에서 공유하고 싶은 내용
4. 본 도서를 읽고 느낀점
5.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 결혼과 가족
[SexLess]
-우리 언제가 마지막이었지
CONTENTS
1. 섹스리스의 정의
2. 섹스리스 자가 진단법
3. 섹스리스의 원인
4. 섹스리스의 사례
5. 섹스리스의 문제점
6. 섹스리스의 해결책
7. 섹스리스 극복 사례
1. 섹스리스의 정의
성문제를 상담하다 보면 많은 질문 중의 하나가 “한 달에 몇 번 정도 해야 정상인가요”라는 질문으로 섹스횟수에 대해 관심이 많다.
섹스횟수에 대한 정답.. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 빅데이터 동아리에서 익힌 탐색적 데이터 분석으로 데이터의 분포와 값을 여러 각도로 관찰을 하며 분석을 시작했습니다.
OO종합광고회사의 'OnlineStoreMarketing팀'에서 인턴으로 근무하며 '파이썬을 이용한 웹크롤링' 방식을 제안하고 스터디를 주최하여 업무 효율을 대폭 제고하였습니다.
그러나 스터디를 통해 인턴 동료 모두 크롤링 방식을 활용한 업무 자동화가 가능해졌습니다.
데이터의 수집부터 .. |
|
 |
경험, 데이터, 작성, 관련, 업무, 상세, 목표, 역량, 과정, 분석, 안내, 내용, 통해, 수행, 스터디, 인턴, 학회, 방식, 시도, 생각 |
|
|
|
|
 |
|
| 은행권 청년창업재단(디캠프) 투자팀 자기소개서자소서 면접 질문
디캠프는 단순한 투자기관이 아니라, 초기 창업 생태계를 실질적으로 '움직이게 하는' 파트너라 생각합니다.
저는 단순히 딜을 성사시키는 것이 아니라, 스타트업 생태계를 깊이 이해하고 운영하는 투자팀의 구성원으로 일하고 싶다는 확신이 생겨 디캠프에 지원하게 되었습니다.
1년차에는 디캠프의 주요 투자사 중 하나의 포트폴리오 그룹.. |
|
|
투자, 창업, 스타트업, 디, 캠프, 팀, 생각, 분석, 초기, 시장, 기업, 싶다, 설계, 성장, 판단, 단순하다, 보다, 정보, 지원, 수치 |
|
|
|
|
 |
|
| [학업중단] 학업중단의 개념과 유형 및 원인, 학업중단청소년의 특성과 문제, 적응 유형, 복지정책현황 및 과제
목차
학업중단
Ⅰ. 학업중단의 개념과 유형
1. 학업중단의 개념
2. 학업중단의 유형
Ⅱ. 학업중단의 원인
1. 가정 관련 요인
2. 학교 관련 요인
3. 개인 심리 관련 요인
4. 지역사회 관련 요인
Ⅲ. 학업중단 청소년의 특성과 문제
1. 학업중단 청소년의 심리적 특성
1) 학업 지속에 대한 .. |
|
|
|
|
|
 |
|
| 대한상공회의소의 AI 엔지니어 교육과정은 단순한 알고리즘 교육을 넘어, 산업현장에서 필요한 실전 중심 프로젝트를 경험할 수 있는 점에서 매우 매력적입니다.
이 교육을 통해 저는 단순히 모델 구현에 그치지 않고, 실제 산업데이터를 기반으로 문제를 정의하고 해결하는 '비즈니스 문제 해결형 AI 엔지니어'로 성장하고자 합니다.
이 과정을 통해 산업과 기술 사이에서 가치를 설계하는 AI 엔지니어로 .. |
|
|
데이터, 프로젝트, ai, 경험, 통해, 문제, 해결, 분석, 구현, 기반, 처리, 기술, 형, 모델, 엔지니어, 협업, 이다, 되어다, 점, 다양하다 |
|
|
|
|
 |
|
| 특히 보험업계 데이터를 기반으로 진행한 '고객 이탈 예측 모델링 프로젝트'는 제게 분석이 곧 전략이라는 인식을 확립하게 해주었습니다.
데이터 분석 직무에서 가장 중요하다고 생각하는 역량은 무엇인가요?
따라서 시계열 데이터와 이벤트 기반 분석이 중요하며, 고객의 생애주기와 니즈 변화에 맞춰 데이터를 분석하고 전략을 수립해야 합니다.
고객 이탈 예측, 상품 추천, 채널 성과 분석 등 머신러닝 .. |
|
|
데이터, 분석, 고객, 기반, 보험, 전략, 예측, 모델, 경험, 채널, 화, 상품, 인사이트, 역량, 활용, 프로젝트, 실제, 력, 생각, 구성 |
|
|
|
|
|
|
