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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?
공개
데이터 역량의 끝판왕은?! 바로 데이터 토론역량!
주장하고자 하는 바를 설득하고, 비판하기 위해서는
메시지의 근거, 가정에 기반하여 데이터로 토론하는 것이 필요합니다.
이번 차시는 지난 코로나 대응 관련한 해외 언론사의 기자 인터뷰 사례를 살펴보고,
과연 누구의 주장이 신뢰로운지 티키타카~ 하며 건설적인 토론을 해 봅시다!
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| 작성자 | 등록일 | 2024.04.17 | ||
| 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
#퀴즈쇼 특별편 3부 이 구역의 데이터달인은 나야
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.
문제풀이
/17
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| 차수 | 문제 제목 | 참여현황 | 상세참여현황 문제 / 답변 / 좋아요 / 댓글 / 풀이 |
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하나라도 궁금하시다면 오른쪽 영상 클릭!
▷ 강양석 강사
▷ 저서
· 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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