꿈꾸는 데이터 디자이너 시즌2 교육설명회 슬라이드 입니다. 시즌2에 대한 정보와 시즌1에서의 결과에 대한 설명입니다. www.facebook.com/datadesigner2015 https://www.facebook.com/groups/datadesigner/ www.datadesigner.org

1. 1기의 #날것

2. 꿈꾸는 데이터 디자이너 매니저
경영정보시스템 전공 박사과정
방송통신미디어 MBA
매일경제 월드컵 TF
김영웅
컴퓨터공학 전공

3. 꿈꾸는 데이터 디자이너 매니저
경영정보시스템 전공 박사과정
방송통신미디어 MBA
매일경제 월드컵 TF
김영웅
컴퓨터공학 전공
<위클리> 데이터 읽어주는 남자

4. 시각화란
프로젝트
꿈데디意
교 훈
진행순서

5. First of All

7. <source=IntelWhite Paper 2013, ‘Big Data Visualization:Turning Big Data Into Big Insights’>

8. Agood sketch is better than a long speech.
Napoleon Bonaparte

9. Big Data is a powerful discovery tool for
companies seeking to glean new insights. But
without the right framework for under
standing it, much of that knowledge may go
unrecognized.
Oftentimes, it’s data visualization that
allows Big Data to unleash its true impact.
The Visual Organization is fundamentally
about how progressive organizations today
are using a wide array of data visualization
(dataviz) tools to ask better questions of their
data – and make better business decisions.
Data Visualization Is The Future
<source=http://www.forbes.com/sites/dorieclark/2014/03/10/data-visualization-is-the-future-heres-why/>

10. 1기의 프로젝트

11. 1조

15. 2조

16. 잠시 웹브라우저로...

17. 3조

21. 4조

25. 5조

29. 6조

30. 잠시 웹브라우저로...

31. 꿈데디 意

32. Team Play
Networking
Experience Cycle

33. Almost Free

34. Lesson

35. 가설과 정보디자인 컨텍스트를 명확히
가설을 어떻게 세우느냐에 따라 프로
젝트의 방향과 워크 로드가 정해집니
다. 더불어 데이터 셋의 규모도 정해
지니 싞중할 필요가 있습니다. 데이터
분석은 정보디자인을 위한 과정이 될
수 있으므로 그것은 곧 가설과 직결됩
니다. 또한 가설은 반드시 크고 위대
할 필요는 없습니다.
많은 데이터를 확보하는 것도 중요하
지만 문제를 정의하고 해결하는데 필
요한 적당한 규모의 데이터 셋을 확보
하는 것이 보다 중요합니다. 문제해결
을 위한 맥락을파악하는 것이 핵심인
것입니다. 분석과 시각화 못지 않게 도
메인 지식이 중요한 이유가 됩니다.
01 02
Work as a Team 문제에 대한 관심
데이터와 함께 일하는 것은 다양한 역
량을 갖춘 이들의 조합이 필요합니다.
한 사람의 슈퍼맨도 좋지만 현실속에
서 그러기는 힘듭니다. 좋은 커뮤니케
이션을 통해 문제를 정의하고 솔루션
을 만들어나가는 과정을 부드럽게 해
나갈수 있습니다.
솔루션은 문제에 대한 관심에서 출발
합니다. 데이터는 문제해결을 위한 소
스이고 분석과 시각화는 그것을 구체
화하기 위한 방법입니다. 스타트업이
고통을 해결하기 위해 일을 하듯이 데
이터분석도 일상의 지점. 곤띾하고 문
제가 있는 곳에서 출발하면 됩니다.
03 04

36. Data Experience

37. Q&A