K-MOOC

강좌소개 COURSE INTRODUCTION

• 빅데이터의 시대, 넘쳐나는 정보를 마주하다 보면 어디서부터 읽어내려야 할지 막막할 때가 있고, 단순한 추측이나 감을 통찰력으로 착각하여 중요한 결정을 그르치는 사례도 적지 않다. 4차산업혁명의 주요 기술인 인공지능을 활용하기 위해서는 데이터에 대한 이해가 필수요소이다. 데이터 리터러시(data literacy)는 빅데이터 시대가 필요로 하는 지식정보를 분석하고 문제해결 역량을 길러줄 수 있는 중요한 열쇠이다.
• 일반적으로 사람들은 데이터를 다루는 것을 굉장히 복잡하고 어려운 것으로 생각하는데, 그 이유는 그동안 우리가 데이터를 배운 방식 때문이다. 우리는 학교에서 언어와 수학을 배웠음에도 불구하고 데이터를 이해하고 표현하는데 능숙하지 않다. 언어에서는 단어들로 문장을 구성해 스토리를 만드는 방법을 배웠고, 수학에서는 숫자와 그래프를 이해하는 방법을 배웠다. 하지만 두 가지를 같이 배우는 경우는 드물었고, 점점 중요해지는 이 분야에 대한 준비가 제대로 되어 있지 않다.
• 최근에는 기술의 발전으로 더 많은 데이터를 다룰 수 있게 되었으며 이 데이터를 이해하고 싶은 욕구는 증가하고 있다. 세상의 모든 정보를 내 손끝에 갖고 있더라도 쉽게 의사소통할 수 있는 것은 아니다. 이제 우리는 데이터를 이해하는 것뿐만 아니라 데이터로 스토리를 전달하는 방법까지 학습해야 한다. 무슨 일이 있어났는지 설명하려면 데이터의 힘을 빌려야 하고, 그 일이 어떤 의미를 지니는지 설명하려면 이야기의 힘을 빌려야 한다.

학습목표 LECTURE OBJECTIVES

학습목표

• 데이터 이면을 꿰뚫어 보고, 실패와 오류를 최소화할 수 있는 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다.
• 막연하고 근거 없는 억지 주장이 아닌, 데이터에 기반한 구체적인 근거를 제시하여 상대방을 설득할 수 있다.
• 다양한 데이터를 활용해 데이터를 직접 가공해 보고, 스토리라인을 잡아봄으로써 성공적인 데이터 커뮤니케이션을 할 수 있다.

홍보영상 INTRODUCTION VIDEO

    

강좌운영계획 SYLLABUS

주차	주차명		차시	차시명
1	데이터 리터러시		1	데이터 리터러시의 개념
			2	데이터 리터러시의 중요성
			3	비즈니스 현장 사례 (전 기획예산처 김병일 장관님)
2	논리적 추정		1	페르미 추정의 기본 체계
			2	페르미 추정 활용
			3	학생들과 인터뷰 대담
3	데이터 요약		1	평균, 중앙값, 최빈값
			2	범위와 분산, 표준편차
			3	학생들과 인터뷰 대담
4	데이터 수집		1	표본의 대표성
			2	표본추출방법
			3	비즈니스 현장 사례 (교육성과관리센터 안수현 교수님)
5	정규분포와 추정		1	정규분포
			2	모집단 추정
			3	학생들과 인터뷰 대담
6	가설검정		1	가설검정의 논리
			2	합리적 의사결정의 기술
			3	학생들과 인터뷰 대담
7	인과관계		1	상관관계와 인과관계
			2	인과관계의 모형화
			3	비즈니스 현장 사례 (RIC 임상센터 김용민 교수님)
9	측정의 신뢰성과 타당성		1	측정과 척도
			2	신뢰성과 타당성
			3	비즈니스 현장 사례M (세명대학교 권동현 총장님)
10	확률의 법칙과 이론		1	직감과 현실의 함정
			2	조건부 확률과 베이즈 정리
			3	학생들과 인터뷰 대담
11	신뢰성과 윤리 문제		1	인공지능의 활약과 부작용
			2	빅브라더 사회와 윤리
			3	비즈니스 현장 사례 (생명윤리위원장 김희택 교수님)
12	데이터 시각화		1	효과적인 시각화 자료
			2	시각적 인식
			3	학생들과 인터뷰 대담
13	데이터 소통		1	데이터 소통 능력
			2	상황 정보의 중요성
			3	학생들과 인터뷰 대담
14	데이터를 활용한 스토리텔링		1	데이터 스토리텔링
			2	인포그래픽
			3	비즈니스 현장 사례 (교양대학장 김상현 교수님)

강좌운영기간 COURSE OPERATION PERIOD

2024.10.07~2024.12.01

강좌수강정보 COURSE INFORMATION

평가기준

• 퀴즈: 10%
• 토론: 10%
• 과제: 20%
• 중간고사: 30%
• 기말고사: 30%