이런 당신에게 추천합니다
데이터를 요리~죠리~ 살펴보고,
재치있고 창의적인 생각들을 마음껏 펼쳐주세요!
‘티키타카(tiqui-taca)’는 스페인어로 ‘짧은 패스를 빠르게 주고받는 축구 경기 전술’을 의미합니다.
본 과정은 공공, 민간 등 현업 관련 데이터 사례들을 기반으로 제시된 문제를 해결하기 위해
학습자끼리 서로 티키타카~하며,
의견을 공유·공감 하고, 자유롭게 답변을 작성하거나,
궁금한 것은 실시간으로 강사님께 바로~바로 질문하는 과정들을 통해 데이터 사고 역량을 키울 수 있습니다.
데이터 사고력과 상시학습이 차곡차곡 쌓여요~!
* 1개 차시 당 최대 상시 학습 시간 총 60분 인정
문제영상 | 좋아요 | 풀이답변 | 댓글 달기 | 풀이영상 | 배지 획득 |
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10분 | 3분 | 10분 | 7분 | 20분 | 10분 |
본 과정은 데이터 분석 기법과 같은 하드스킬(hard skill)은 지양하고,
데이터 리터러시 역량과 데이터 마인드 및 사고 등 소프트 스킬(soft skill) 함양을 목표로 합니다.
각 차시 별 제시되는 문제들은
총 17개 차시를 통해 데이터 기반 문제들을 해결 하다 보면,
* 17개 전 차시를 모두 학습하신 분들 중 추첨을 통해서 푸짐한 상품을 가득 드려요!
우리 이제 티키타카하러 가 봅시다~ 레쓰고! :D
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* 본 과정을 들어가기에 앞서, 데이터 사고 관련 콘텐츠로 역량을 다지고 싶다면?
데이터를 다룰 때는, 단순히 데이터가 가진 정보/정황/정서만 이해하는 것이 아니라,
그 데이터와 짝지어진 주장의 관계 또한 빠르게 이해하고 판단할 수 있어야 합니다
늘어만 가는 데이터의 홍수 속에서
나의 주장을 뒷받침하기 위하여 어떤 데이터를 지목할 것인지
같이~! 티키타카! 해 봅시다.
(답변예시: O X O X O X O X, 그 이유는...)
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작성자 | 등록일 | 2024.12.11 | ||
내용 |
#데이터 직관력 테마파크에는 무슨 일이 생기고 있나요?
2021.08.26
#데이터스토리텔링역량 꼬리에 꼬리를 무는 데이터로 스토리를 만들자!
2022.02.24
#퀴즈쇼 특별편 데이터로 말해봐 1부 /데이터? 생각하면 킹받쥬?!
2022.03.03
#데이터융합역량(1) 텀블러, 진짜 친환경 맞아?
2022.03.10
#퀴즈쇼 특별편 2부 이 구역의 데이터달인은 나야
2022.03.17
#데이터가공역량 1분 1초가 소중한 아침, 최적의 출근 전략을 찾아라!
2022.03.24
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2022.03.31
#대체 데이터 생산역량(2) 만약에~ 데이터가 없다면?
2022.04.07
#대체 데이터 활용역량 데이터를 활용할수록 업무성과 up!
2022.04.21
#데이터 공감역량 데이터 딱 보고 알아차릴 줄도 알아야죠~!
2021.10.21
#데이터 사실파악 역량 데이터 눈에 보이는 게 다가 아니죠!
2021.11.04
#데이터 주장 비판역량 데이터, 비판하지 못하면 분석하지 못해요
2021.11.18
#데이터 토론역량 데이터로 이기고 싶다면
2021.12.02
#데이터 패턴파악역량 데이터도 패턴이 있다?!
2021.12.16
#데이터 지목역량 데이터? 무작정 많이 모으는 게 능사가 아니죠!
2021.12.30
#대체 데이터 생산역량 이가 없으면 잇몸으로~?🦷적합한 데이터가 없으면 대체 데이터를 상상할 수 있어야 합니다.💡
2022.01.20
#데이터 표현역량 잘 그린 데이터 하나가 백 마디 말보다 낫다!
2022.02.10
데이터 티키타카 총 17개의 문제 중 개의 문제를 풀이하였으며,
획득한 상시 학습 시간은 분 입니다.
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· 총 16개 문항으로 구성되어 있습니다.
· 문항별로 해당하는 구간에 응답해주세요.
: 5점 - 매우 그렇다 / 4점 - 그렇다 / 3점 - 보통이다 / 2점 - 그렇지 않다 / 1점 - 매우 그렇지 않다.
역량 명 | 역량 사전진단 | 매우그렇다 | 그렇다 | 보통이다 | 그렇지 않다 | 매우 그렇지 않다 |
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[공감] | 어떤 데이터를 접했을 때 작성자의 의도를 생각하고 해석을 하는 편이다. |
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[직관] | 데이터에서 직관적으로 튀는 점을 발견하길 좋아하고 그 이유를 상상하곤 한다. |
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[사실파악] | 입장이 다르면 해석이 다를 수 있다는 주장에 동감하여, 해석보다 해석자의 입장을 먼저 살피려고 한다. |
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[패턴파악] | 나이테를 보고 나무를 이해하듯, 원천 데이터를 보면 패턴을 파악하려고 노력하는 편이다. |
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[비판] | 나는 상대방이 데이터로 주장을 펼칠 때, 주장의 내용보다 주장과 근거의 적합성을 검증하려고 노력한다. |
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[지목] | 가끔 내가 어떤 데이터가 필요한지 모른 채 누군가에게 데이터를 요청한다. |
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[수집] | 인터뷰 또는 서베이와 같은 정성적인 조사는 사실성이 결여될 수 있으므로 가급적 분석에서 제외하는 게 좋다. |
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[대체 데이터 생산] | 데이터가 없는 경우 조작으로라도 개념(operational definition)을 만들어 문제를 해결할 수 있어야 한다고 생각한다. |
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[맥락분석] | 어떤 문제에 봉착했을 때 그 문제가 어떤 정황(context)에서 나왔는지 꼼꼼히 따져보는 편이다. |
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[분석설계] | 데이터 분석 시 아무리 어프로치를 명확히 설계해도 분석 과정에서 바뀌기 때문에, 명확히 하려는 노력의 실익이 별로 없다. |
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[가공] | 분석 팀 내에서 어떤 의견이 개진될 때, 의무적으로 그 의견을 비판해주는 것이 미덕이라고 믿는다. |
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[의사결정원리] | 컵에 물이 반쯤 차있을 때, 이를 50% 차있다고 할지, 50% 비어있다고 할지는 데이터가 아닌 가치관의 문제라고 생각한다. |
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[표현] | 데이터 작성 시 데이터 내 정보 간의 논리적 관계(역접, 인과, 병렬, 순차 등)를 고려하여 작성한다. |
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[리프팅] | 데이터 기반 조직 문화가 자리잡을수록 데이터를 표현하는 방식은 점차 화려해질 것이라고 생각한다. |
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[스토리텔링] | 사람은 사실성에 마음의 문을 열기 때문에 감정에 호소하는 스토리는 데이터 문화에 어울리지 않는다고 생각한다. |
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[토론] | 데이터는 사실성이 강하므로 굳이 토론 절차 없이도 타협을 이뤄낼 수 있을 것 같다. |
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