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1.지원동기 및 장래계획

 

데이터사이언스와 인공지능 분야에 대한 깊은 관심과 열정이 저를 서강대학교 정보통신대학원에 지원하게 만들었습니다. 학부 시절부터 정보기술과 데이터 분석에 매료되어 다양한 프로젝트와 연구를 통해 실무 경험을 쌓아왔습니다. 특히, 머신러닝과 데이터 마이닝에 대한 학습을 통해 데이터로부터 인사이트를 도출하는 과정의 중요성을 깨닫게 되었습니다. 제 목표는 이론적 지식을 바탕으로 실질적인 문제 해결 능력을 배양하여, 향후 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 전문가로 성장하는 것입니다. 서강대학교의 우수한 교수진과 최신 연구 환경에서 심도 있는 학습을 통해, 데이터사이언스 분야에서의 전문성을 더욱 끌어올리고 싶습니다. 졸업 후에는 기업 또는 연구소에서 데이터 분석가 또는 인공지능 연구원으로 경력을 쌓을 계획입니다. 특히, 의료 및 금융 분야에서 데이터 분석을 통해 사회에 기여하고, 나아가 인공지능 기술이 보다 많은 사람들에게 혜택을 줄 수 있도록 힘쓰고 싶습니다. 이러한 목표를 이루기 위해 석사 과정에서의 전공 심화와 다양한 경험을 통해 전문성을 갖춘 인재로 성장할 것입니다.

 

2.성격의 장단점 및 특기

 

소극적이고 내성적인 성격을 지니고 있습니다. 이러한 성격은 때로는 저에게 부담을 주기도 하지만, 반면에 깊이 있는 사고와 집중력을 발휘하게 해줍니다. 문제를 해결할 때 감정적으로 반응하기보다는 논리적으로 접근하는 경향이 있어, 데이터 분석 및 알고리즘 개발과 같은 분야에서 강점을 보입니다. 또한, 협업 시에는 타인의 의견을 경청하고 조화롭게 소통하려고 노력합니다. 그룹 프로젝트나 팀 활동에서는 팀원들의 다양한 관점을 존중하며, 그로 인해 더 나은 결과물을 도출하는 데 기여할 수 있었던 경험이 많습니다. 예를 들어, 학부 시절 다수의 프로젝트에서 팀원들과의 원활한 의사소통을 통해 문제를 해결하고 성공적인 결과를 이끌어냈습니다. 강점 중 한 개는 문제 해결 능력입니다. 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 과정에서 패턴을 발견하는 데 뛰어난 능력을 발휘합니다. 이러한 특기는 특히 머신러닝 및 인공지능 분야에서 더욱 두드러집니다. 데이터셋을 다룰 때 세심하게 접근하여 중요한 특징을 포착하고, 과거의 경험을 바탕으로 문제를 해결하는 데 적합합니다. 거꾸로, 내향적인 성격은 때때로 새로운 사람과의 소통이나 …(생략)

 

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