[데이터리터러시] SECTION 1. 데이터 리터러시의 이해 및 접근법

Unit 1-1. 데이터리터러시란?

• Data + Literacy : 자료를 읽고 쓸 줄 아는 능력 -> 간단하게 빅데이터 분석!

• 데이터 수집 및 관리 -> 데이터 가공 및 분석 -> 데이터 인사이트 도출-> 데이터 시각화 -> 데이터 활용 및 소통

• 뜨게된 이유?
  인터넷 매체의 발전으로 빠른 데이터 변화량, 속도, 다양성 정확성이 늘어나면서 각광받게 되었다.

• 데이터가 필요와 향상?
  실제와 데이터 사이의 간극을 줄이려는 지속적인 융합 소통관계가 중요하다.

• 데이터 리터러시의 세부 역량은?
  수집 및 관리 : 비정형 데이터를 정형하는 방법 -> 이해가 되게 하라!
  가공 및 분석 : SQL, Python
  인사이트 도출 : 비지니스와 고객, 현장에서의 전반적인 이해와 소통
  시각화 : 눈에 보이는 '명확한' 데이터를 결과적으로 제시
  활용 및 소통 : 자료를 끝까지 설명 보고 할 수 있는 능력

• 과정
  1단계 : 목적, 현황, 기획
  2단계 : 의견/가설, 분석(인과관계), 도출, 논의
  3단계 : 모니터링, 피드백

• 회고
  데이터 리터러시가 무엇인지 굉장히 궁금했는데 빅데이터 분석과 거의 비슷한 것이라는 것을 알았다. 데이터 마이닝에서 배운 파이썬을 활용한 데이터 예측과 무엇이 다른지 알아갈 수 있을 것 같다. 확실히 차이가 있겠지만 흥미롭다.