KT 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서 다운

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KT 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서

KT 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서

자기소개서

기계학습을 통해 컴퓨터에게 특정 패턴을 학습시켜 이를 바탕으로 미래를 정확히 예측하여 더 나은 의사결정을 내리는 것과, 새로운 제품 및 feature를 개발하는 것에 큰 가치를 깨닫고 도전했습니다. 데이터 모델링과 정확한 예측을 통해 사용자들의 삶을 질적으로 향상시킬 수 있는 서비스 개발에 기여하고 싶으며 이를 이뤄낼 수 있는 사업을 발굴해내는 데이터 분석 전문가가 되겠습니다.
데이터 모델링과 정확한 예측을 통해 사용자들의 삶을 질적으로 향상시킬 수 있는 서비스 개발에 기여하고 싶으며 이를 이뤄낼 수 있는 사업을 발굴해내는 데이터 분석 전문가가 되겠습니다.

3월 1일 컬럼비아 대학원에서 KT 임직원분들을 직접 만나뵙고 회사 문화와 사업방향 및 직무에 대해 자세한 담소를 나눌 수 있는 기회를 가졌습니다. 정겹고 유연한 회사 문화에 좋은 직장이 되어줄 것이란 확신을 얻었고 통신에서 더 나아가 AI, 에너지, 스마트 기술, AR/VR 및 전염병이 퍼질 것을 예측하


자료출처 : http://www.ALLReport.co.kr/search/Detail.asp?xid=a&kid=b&pk=21012605&sid=leesk55&key=



[문서정보]

문서분량 : 2 Page
파일종류 : DOCX 파일
자료제목 : KT 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서
파일이름 : KT 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서.docx
키워드 : KT,빅데이터,머신러닝,입사지원서,이력서
자료No(pk) : 21012605

NH투자증권 Digital 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서 자소서 보고서

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NH투자증권 Digital 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서 자소서

NH투자증권 Digital 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서 자소서

입 사 지 원 서
1. 인적사항
[사진]
이름

휴대폰
111-1111-1111

모집분야
Digital: 빅데이터, 머신러닝

생년월일
1111. 11. 1
이메일
email@gmail.com

2. 학력사항
졸업년도(기졸업/예정)
학교명
전공(학사구분)
소재지
2018. 12
Columbia University
응용 분석학 (석사)
New York
2011. 12
University of North Carolina at Chapel Hill
경제학 (학사)
North Carolina

3. 경력사항
근무기간
회사명 / 직위 / 부서
담당업무
2018. 08 ~ 2019. 04
Kenzen / Project Intern / Data Science
Machine learning/deep learning model development for cardiac arrhythmia detection, and입 사 지 원 서
1. 인적사항
[사진]
이름

휴대폰
111-1111-1111

모집분야
Digital: 빅데이터, 머신러닝

생년월일
1111. 11. 1
이메일
email@gmail.com

2. 학력사항
졸업년도(기졸업/예정)
학교명
전공(학사구분)
소재지
2018. 12
Columbia University
응용 분석학 (석사)
New York
2011. 12
University of North Carolina at Chapel Hill
경제학 (학사)
North Carolina

3. 경력사항
근무기간
회사명 / 직위 / 부서
담당업무
2018. 08 ~ 2019. 04
Kenzen / Project Intern / Data Science
Machine learning/deep learning model development for cardiac arrhythmia detection, and


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자료제목 : NH투자증권 Digital 빅데이터 머신러닝 입사지원서 이력서 자소서
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키워드 : NH투자증권,Digital,빅데이터,머신러닝,입사지원서,이력서,자소서
자료No(pk) : 21012607

현대건설 빅데이터 머신러닝 자소서 등록

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현대건설 빅데이터 머신러닝 자소서

현대건설 빅데이터 머신러닝 자소서

자기소개서
지원동기
EPC 건설사의 구매부에서 근무하던 중, 원가절감을 위해 협상과 proposal용 견적서 분석 등 여러 방면으로 고민했지만 구매자로써 가능한 범위의 방법들로는 쉽게 한계에 부딪히곤 했습니다. 이러한 고민 중에 축적된 데이터에서 해결책을 찾을 수 있다고 판단하여 응용 분석학을 공부했습니다. 원가절감과 프로젝트 output의 퀄리티 향상 등의 목적을 달성시키고자 본 AI/데이터 분석 분야에 지원했습니다.
현대건설은 건설사들 중 유일하게 데이터 사이언스를 접목시킨 회사입니다. 이러한 데이터 활용에 능동적인 환경에서 제 데이터 분석 지식과 건설 프로젝트 경험을 결합하여 현대건설의 원가절감과 공정 프로세스 및 현장 관리 향상에 핵심적인 인물이 되겠습니다.
지원분야 관련 지식 및 경험사항
보유 관련지식
Data Processing | Feature Engineering | Data Analysis | Data Visualization | Anomaly Detect


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파일이름 : 현대건설 빅데이터 머신러닝 자소서.docx
키워드 : 현대건설,빅데이터,머신러닝,자소서
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