강의
데이터 리터러시 입문
기초기술 수준
업데이트됨 2026. 6.
TheoryData Literacy2시간16 동영상61 연습 문제4,000 XP150K+성취 증명서
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데이터 문해력의 기초를 탐색하세요
데이터는 우리 주변 어디에나 있으며, 이는 문해력을 필수적인 생활 역량으로 만듭니다. 데이터에 대해 올바른 질문을 던지고, 데이터를 읽고 해석하며 전달하는 데 적합한 도구를 선택할 수 있게 해주는 역량입니다. 이 비기술 강의는 데이터에 자신감을 갖고, 데이터가 실행 가능한 인사이트를 얻고 변화를 이끄는 데 어떻게 활용될 수 있는지 이해하는 데 필요한 지식과 기술을 갖추게 해줍니다.실습 중심의 연습을 통해 데이터에서 인사이트를 도출하는 방법, 데이터가 의사결정을 어떻게 이끄는지, 데이터를 수집하고 관리하는 방법, 4가지 분석 유형, 그리고 스토리텔링과 시각화를 활용해 데이터 커뮤니케이션을 개선하는 방법 등을 배우게 됩니다.
기초부터 시작해 데이터 문해력이 왜 중요한지, 그리고 데이터 문해력을 갖추기 위해 왜 지금부터 실천해야 하는지 이해하게 됩니다. 데이터를 활용해 인사이트를 얻고 의사결정을 내리는 방법까지 배우게 됩니다.
데이터에 대한 더 깊은 이해를 얻으세요
다음으로, 데이터 소스를 식별하는 방법을 알아보고, 가장 흔한 유형들을 살펴보며, 이를 관리하는 방법과 데이터에서 문제가 발생했을 때 어떻게 대처해야 하는지도 배우게 됩니다.이 데이터 문해력 강의의 후반부에서는 데이터 분석을 활용해 인사이트를 얻는 방법에 집중하게 됩니다. 다양한 분석 유형과 언제 수행해야 하는지 살펴보는 것뿐만 아니라, 데이터 시각화와 스토리텔링을 활용해 인상적으로 결과를 전달하는 방법도 배우게 됩니다.
완료할 즈음에는 데이터 문해력이 현대 사회에서 왜 그토록 중요한지에 대한 탄탄한 이해를 갖게 될 뿐만 아니라, 자신에게 맞는 올바른 유형의 데이터를 식별하는 기본 원리도 익히게 됩니다.
선수 조건
이 강의에는 선수 과목이 없습니다1
Data Literacy Basics
Why should you become data-literate? To answer this question, you'll learn why data literacy is an essential skill, how to get from data to insights, and how data can help with decision-making.
2
Reading Data
Data is everywhere nowadays, but how do you find the right data for your problem? In this chapter, you'll learn about data sources, common types of data, how to manage data, and what to do about common data problems.
3
Working with and Analyzing Data
In this chapter, we dive deeper into how to analyze your data to get the insights you need. You'll learn how and when to use the four types of analytics: descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics.
4
Communicating Insights
In the final chapter, we'll cover communicating the insights you gained from your data. You'll learn how to use visualizations and storytelling to craft an engaging data story and learn about the three keys to communicating effectively.
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