어제 박철우 교수님의 <데이터 리터러시> 맛보기 강의 잘 듣고 왔습니다. 배꼽 빠지게 만드는 데이터 강의 들어보신 적 있으신가요? 저는 어제 들었습니다 +_+ 교수님의 어마무시한 유머 감각 덕분에 끝나고 돌아가는 길에서도 혼자 피식 피식 웃었습니다. (통계/확률의 역사와 조상님 이야기… 자꾸 생각납니다 ㅎㅎ)
데이터 리터러시란 데이터를 수집, 관리, 가공 및 분석, 시각화할 수 있는 역량을 뜻합니다. 이러한 역량의 바탕에는 통계와 확률에 대한 이해가 전제되어야 합니다. 저는 시기를 잘 만나 ㅎㅎ 고등학교 시절 미적분과 확률/통계가 포함된 수리 영역을 배웠습니다. 그럼에도 불구하고 강의에 나왔던 최소제곱법, 베이즈 정리, 중심극한정리, 카이제곱검정, t 분포 등 개념이 나오자 머리가 핑핑 돌았습니다. 저 중 절반은 처음 들어보는 개념이었습니다. 어디서부터 어떻게 공부를 해야하는지… 이어지는 강의도 꼭 들어야만 할 것 같습니다 :)
강의 중 교수님이 말씀해주신 것처럼, 요즘은 이미 수집된 데이터가 참 많은 것 같습니다. 그럼에도 ‘물음표‘가 없다면 데이터는 의미를 가질 수 없다는 지적도 매우 공감되었습니다. 전 직장에 있을 때 경영 평가나 공공데이터 개방 등 각종 명목으로 데이터를 수집하는 일이 잦았는데 ‘이렇게 모은 데이터를 조직의 핵심 업무에 진정으로 활용하고 있는가’ 회의가 들 때가 많았습니다. 아쉬운 마음에 혼자 좌충우돌하며 수집된 데이터를 분류해보고, 조악하게나마 시각화하고, 홍보나 말씀자료 등에 활용했는데, 이때 데이터가 밝힐 수 있는 의미와 위력(Dataism)을 몸소 실감할 수 있었습니다. 교수님의 강의를 계속 들으며 데이터 리터러시를 길러야하는 또 하나의 이유입니다 :)
강의를 마치고 교수님께 추가로 공부할 수 있는 책 추천을 부탁드렸습니다. <데이터의 문해력>으로 알려주신 것 같은데… 저 제목으로는 아무리 찾아도 나오지 않더라구요 ㅠㅠ 혹시 정성규 교수님의 <수학보다 데이터 문해력>일까요? 궁금합니다! 그리고 질문을 하나 더 드려도 된다면… Sample이 달라지면 결과값이 달라질 수 있는 만큼 Sample의 품질이 굉장히 중요할 것 같은데, 왜 요즘은 Sampling을 공부하는 사람이 적은 것인지 여쭤보고 싶습니다. 이번 강의 때는 질의응답 시간이 다소 짧아 현장에서 미처 질문을 드리지 못했습니다 ㅠㅠ
너무나 좋은 공간에서 유익한 강의를 들을 수 있어서 홀리한(!) 기분이었습니다 ㅎㅎ 해시칼리지 덕분에 나날이 지식의 창고가 채워져갑니다. 대신 공부체불액(?)도 늘어가는 느낌… 후 남은 일요일 편안히 보내시길요!
어제 박철우 교수님의 <데이터 리터러시> 맛보기 강의 잘 듣고 왔습니다. 배꼽 빠지게 만드는 데이터 강의 들어보신 적 있으신가요? 저는 어제 들었습니다 +_+ 교수님의 어마무시한 유머 감각 덕분에 끝나고 돌아가는 길에서도 혼자 피식 피식 웃었습니다. (통계/확률의 역사와 조상님 이야기… 자꾸 생각납니다 ㅎㅎ)
데이터 리터러시란 데이터를 수집, 관리, 가공 및 분석, 시각화할 수 있는 역량을 뜻합니다. 이러한 역량의 바탕에는 통계와 확률에 대한 이해가 전제되어야 합니다. 저는 시기를 잘 만나 ㅎㅎ 고등학교 시절 미적분과 확률/통계가 포함된 수리 영역을 배웠습니다. 그럼에도 불구하고 강의에 나왔던 최소제곱법, 베이즈 정리, 중심극한정리, 카이제곱검정, t 분포 등 개념이 나오자 머리가 핑핑 돌았습니다. 저 중 절반은 처음 들어보는 개념이었습니다. 어디서부터 어떻게 공부를 해야하는지… 이어지는 강의도 꼭 들어야만 할 것 같습니다 :)
강의 중 교수님이 말씀해주신 것처럼, 요즘은 이미 수집된 데이터가 참 많은 것 같습니다. 그럼에도 ‘물음표‘가 없다면 데이터는 의미를 가질 수 없다는 지적도 매우 공감되었습니다. 전 직장에 있을 때 경영 평가나 공공데이터 개방 등 각종 명목으로 데이터를 수집하는 일이 잦았는데 ‘이렇게 모은 데이터를 조직의 핵심 업무에 진정으로 활용하고 있는가’ 회의가 들 때가 많았습니다. 아쉬운 마음에 혼자 좌충우돌하며 수집된 데이터를 분류해보고, 조악하게나마 시각화하고, 홍보나 말씀자료 등에 활용했는데, 이때 데이터가 밝힐 수 있는 의미와 위력(Dataism)을 몸소 실감할 수 있었습니다. 교수님의 강의를 계속 들으며 데이터 리터러시를 길러야하는 또 하나의 이유입니다 :)
강의를 마치고 교수님께 추가로 공부할 수 있는 책 추천을 부탁드렸습니다. <데이터의 문해력>으로 알려주신 것 같은데… 저 제목으로는 아무리 찾아도 나오지 않더라구요 ㅠㅠ 혹시 정성규 교수님의 <수학보다 데이터 문해력>일까요? 궁금합니다! 그리고 질문을 하나 더 드려도 된다면… Sample이 달라지면 결과값이 달라질 수 있는 만큼 Sample의 품질이 굉장히 중요할 것 같은데, 왜 요즘은 Sampling을 공부하는 사람이 적은 것인지 여쭤보고 싶습니다. 이번 강의 때는 질의응답 시간이 다소 짧아 현장에서 미처 질문을 드리지 못했습니다 ㅠㅠ
너무나 좋은 공간에서 유익한 강의를 들을 수 있어서 홀리한(!) 기분이었습니다 ㅎㅎ 해시칼리지 덕분에 나날이 지식의 창고가 채워져갑니다. 대신 공부체불액(?)도 늘어가는 느낌… 후 남은 일요일 편안히 보내시길요!