데이터 리터러시 과정은 데이터 분석의 기술적 측면(Hard Skills)과 함께 그것을 효과적으로 활용하는 방법(Soft Skills)에 초점을 맞춥니다. 이 과정은 데이터 분석의 다양한 측면을 탐구하며, 같은 데이터에서 다른 결론을 도출하는 현상을 이해합니다. 추론, 관점 설계, 편향 인식, 그리고 인과 추론 분석을 통해 데이터 기반의 사고력을 향상시키는 것이 목표입니다.
▶교육대상
1. 데이터 분석에 관심 있는 모든 분야의 전문가와 학생
2. 데이터 기반 의사결정 과정을 이해하고 싶은 비즈니스 전문가
3. 데이터 과학에 대한 깊이 있는 이해를 원하는 학습자
▶교육내용
1. 공감 & 직관 역량: 데이터를 공감하는 관점에서 직관적으로 보기
2. 사실 & 패턴 파악 역량: 데이터에 드러난 사실과 패턴을 꿰뚫기
3. 데이터 비판 역량: 데이터 분석에 대해 건설적인 피드백을 주기
4. 데이터 지목 & 수집 역량: 상황에 필요한 데이터를 지목하고 수집하기
5. 대체 데이터 생산 역량: 딱 맞는 데이터가 없을 때 대체하는 데이터를 정의하기
6. 인과 추론 역량: 상관을 넘어 인과관계를 규명하는 역량
7. 어프로치 설계 역량: 분석의 입각점을 설계하는 안목
8. 분석 기법 선별 역량: 상황에 맞는 기법을 고르는 선구안
9. 의사결정 원리 활용 역량: 상황에 맞는 의사 결정 원리를 선정하고 적용
10. 데이터 소통 역량: 분석결과를 이해관계자와 소통하는 역량
▶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.