데이터디자이너

‘꿈꾸는데이터디자이너’는서울시와서울산업진흥원, 서울크리에이티브랩이 주최하고뉴로어소시에이츠에서 주관하는사업입니다.

[프로젝트수행역량][종합형데이터인재] [글로벌역량]

데이터정체,�분석,�시각화를아우르는 데이터종합형인재

팀웍의시너지로데이터웍스를수행할수있는프로젝트형 인재

최신기술을습득해세계적수준의경쟁력을갖춘글로벌수준의인재

데이터디자이너는데이터를아우르는작업(Data�Works)의전영역을다루며이를통해새로운의미의기획을해내는인재를의미합니다

데이터과학의흐름을읽고

<source=http://www.kdnuggets.com/>

Data is seamless innovation trigger

박스안사고방식을넘어무엇이가능한지이해하고데이터를현실의필요와기술사이에서연결하는사람

우리가꿈꾸는데이터디자이너입니다

우리는이렇게걸어왔습니다

1기(2014년1월~2014년 5월)

2기(2015년8월~2015년11월)

3기(2016년1월~2016년4월)

우리3기는

최종합격25명

남자10명 여자15명

4�Developer 5Designer

4�Commucator

5Project�Manager 7�Analyzer

김보섭 박재선 송한나박종욱

R,�통계,�머신러닝 R,�통계 데이터시각화d3.jsHTML,�CSSJavascript

1.20(수) 오리엔테이션 데이터디자이너 오리엔테이션

1.24(일) R� #1.�R�소개및설치,�기본기능 이해

1.27(수) R #2.�HTML�+�CSS�+�반응형웹(1)� /�데이터불러오기 및데이터별 구조파악

1.30(일) R #3.�데이터의 형태,�정제-dplyr� &�reshape2

2.03(수) R #4.�R로배우는기초통계

2.12(금) HTML/CSS #5.�HTML�+�CSS�+�반응형웹(2)

2.14(일) R #6.�R의패키지를 활용한데이터가공-rvest

2.17(수) R #7.�R을이용한데이터시각화(1)� -ggplot

2.19(금) R #8.�데이터과학자의 현황과미래

2.21(일) R #9.�R을이용한텍스트분석-tm

2.24(수) R #10.� R을이용한데이터시각화(2)� ­plotly

2.28(일) R #11.� R을이용한데이터시각화(3)� -ggmap

3.02(수) R #12.� R을이용한웹어플리케이션 -shiny

3.06(일) Java�Script #13.� Java� Script� +�Type� Script� +�Angular.js

3.09(수) R #14.�프로젝트 실습

3.13(일) D3.js #15.�데이터시각화와 D3.js의 이해

3.16(수) D3.js #16.� D3로기본그래프그리기

3.20(일) D3.js #17.� D3로고급그래프그리기

3.23(수) D3.js #18.�디지털화와 데이터의 연결/�프로젝트 중간발표(1)

3.27(일) D3.js #19.�데이터탐색을위한동적데이터시각화

3.30(수) D3.js #20.�프로젝트 중간발표(2)

4.03(일) D3.js #21.�좋은데이터시각화와 프리젠테이션

4.06(수) 프로젝트 #22.�프로젝트 실습

4.10(일) 종강 프로젝트 최종발표

커리큘럼

데이터디자이너의데이터사이클

쉬운통계

데이터추출(Acquire)

데이터정제(Clean)

시각화구현(Interactive� Visual)

고급분석(Advanced Analysis)

컨텍스트해석(Context)

데이터랭글링(Wrangle)�

스토리텔링(Story-telling)

문제정의

<source= ‘실리콘밸리 데이터 사이언티스트의 하루’,�권재명>

데이터기반문제해결제안(Data-driven� Problem�Solving)

125 1,529 125,000

How was your data experiences?

제가경험한것도나누고싶습니다

저는1기, 2기,3기를모두경험했습니다

1기­데이터기획의중요성

2기­데이터기술이실제의사결정에의기여

01.가설과정보디자인

가설을어떻게세우느냐에따라일의방향과범위,그리고워크로드가정해집니다.필요한데이터의양이얼마만큼인지,얼마나정제된데이터를구할수있는지도일의진행에있어서중요한부분이됩니다.무작정데이터를수

집하기보다문제를정의하고해결하는과정으로의설계가우선되어야 합니다.

02.컨텍스트를명확히

많은데이터를확보하는것도중요하지만문제를해결하는데필요한수준의데이터셋을확보하는것이보다중요합니다. 문제해결을위해맥락을파악하는것이그핵심입니다.분석과시각화못지않게도메인지식이중요한

이유입니다. 본질을관통하는메세지가있어야합니다.

03.팀으로일하기

데이터분야의일을하는것은다양한역량을갖춘사람들의조합이필요합니다.한사람의슈퍼플레이도좋지만현실속에서는쉽지않습니다.좋은커뮤니케이션을통해문제를정의하고솔루션을만들어나가는일련의과정을

부드럽게해나갈수있습니다.

04.문제에대한관심

솔루션은문제에대한관심으로부터시작됩니다.데이터는문제해결을위한소스이고분석과시각화는그것을구체화하기위한방법입니다.스타트업이고통의지점을해결하기위해일을하듯이데이터분야의일도일상의지

점,불편하고문제가있는곳에서출발하면됩니다.

3기­데이터웍스가잘기능할수있는문화적역할

’꿈꾸는’…

여러분은 ‘데이터디자이너’입니다

데이터디자이너가만들고자했던것은데이터웍스가잘이루어지는문화적토양입니다

이제저희의역할은마무리하려합니다

지금부터여러분만의오롯한데이터디자인을만들어나가세요

데이터디자이너