이 과정은 데이터 과학과 시각화의 결합에서 나타나는 중요성을 탐구합니다. AI 시대에서 데이터를 단순히 시각적으로 표현하는 것을 넘어서, 인지, 기획, 탐색, 설득의 모든 영역에서 효과적으로 시각화하는 방법을 학습합니다. 이 과정은 단순히 도구 사용 능력보다는 깊이 있는 사고력을 바탕으로 데이터 시각화를 다루는 데 중점을 둡니다.
▶교육대상
1. 데이터 시각화에 관심 있는 분야의 데이터 전문가
2. 데이터 기반 의사결정을 위한 시각화 기법을 배우고자 하는 비즈니스 분석가
3. 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하고자 하는 데이터 과학자 및 연구원
▶교육내용
1. 분석제목 & 키차트 - 가설(假說)사고: 답을 미리 예상하는 사고력
2. 3리터러시 - 통합(統合)사고: 다양한 생각을 꿰어 이해하는 사고력
3. 변수 간 관계 시각화 - 시스템 사고: 전체와 부분의 관계를 아는 사고력
4. 이상치/결측치 - 패턴 사고: 통상성과 임의성을 구분하는 사고
5. 탐색적 데이터 분석 - 탐색(探索)사고: 여러가지 관점에 비추어 탐색하는 사고력
6. 정량 데이터 시각화 - 도해(圖解)사고: 복잡한 상황을 그림으로 풀어 이해하는 사고력
7. 정량 데이터 심화 - 도해(圖解)사고 실전연습
8. 데이터 스토리텔링 - 서사(敍事)사고: 사건의 순서를 의미 있게 나열하는 사고력
9. 스크롤리텔링 - 연출(演出)사고: 동일한 이야기도 극적으로 각인시키는 능력
10. 데이터 시각화 종합 실전 문제
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.