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
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세바시 15분 데이터로 세상이 다시 한번 바뀝니다 @하용호 SK Telecomcbs15min
디지털이 아닌 것을 찾기 힘든 시대가 되어갑니다. 우리 뿐만 아니라 주변의 기계들도 끊임없이 데이터를 만들기 시작했습니다. 이 데이터 조각들이 서로 모이고 연결되어 새로운 규칙을 찾아내고 만들어가고 있습니다. 데이터로 파생될 많은 발명들은 인터넷 만큼이나 우리 세상을 바꿀 것이고, 우리는 그 입구에 서있습니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?Yongho Ha
클라우드라는 말이 들리더니, 어느새 빅데이터가 유행했습니다. 데이터가 중요하다는 것을 겨우 받아들일까 하는 판국에, 이제는 IoT라던가 머신러닝이 중요하다고 합니다. 이 많은 유행들은 그냥 일시적인 걸까요? 아니면 동시에 나타나게된 이유가 있는 걸까요? 이것들 뒤에 큰 흐름이 있지는 않을까요? 있다면 그것은 어디에서 시작되고 있을까요? numberworks.io
20150523
Review of Chapter 6, Drawing with data
made by Min Jeong Cho
Moon.D (문과생들의 d3, Data Visualization 스터디)
----------------------------------------------------------------------
d3.js - [Interactive date visualization] by Scott Murray
빅데이터를 데이터 그 자체로 인식하는 오해가 존재한다. 그 이유는 아마도 빅데이터를 설명할 때 데이터의 속성을 가지고 설명하기 때문이라 생각한다.
하지만 빅데이터로 분류할 수 있는 데이터는 사실상 존재하지 않는다. 크다는 것, 비정형이라는 것 모두 상대적인 개념이기 때문이다.
빅데이터는 데이터 그 자체가 아니라 데이터를 가지고 무엇을 할 수 있는가에 초점이 맞추어져야 한다. 데이터를 기반하여 앎의 기초를 다지고 데이터로 자신의 생각을 증명하며 데이터에서 못 보던 무언가를 보는 것 이러한 것들이 빅데이터라 생각한다.
빅데이터 Myth 첫 번째로 이러한 오해를 깨고자 한다.
『풀스택 개발자를 위한 MEAN 스택 입문』 - 미리보기복연 이
MEAN 스택, 서버와 클라이언트를 넘나드는 풀스택 엔지니어의 선택
MEAN은 서버와 클라이언트 양쪽을 모두 다루는 풀스택 엔지니어를 위한 기술이며, 한번 익혀두면 여러 상황에서 돌파구를 발견할 가능성을 높여준다. 그만큼 개발자의 경쟁력을 높일 수 있음을 의미한다. 스택의 모든 구성 요소가 자바스크립트를 사용하므로 진입 장벽이 낮고 팀 내 협업, 노하우 공유, 의사소통에 큰 도움을 준다.
이 책은 오랜 개발과 번역 경험을 두루 갖춘 베테랑 역자가 원서의 예제를 완결된 형태로 재구성해서 독자의 시간을 절약해주고 아쉬운 설명을 보강해 완성도를 높였다. 책의 흐름에 발맞춰 예제를 조금씩 확장해 나가다 보면 어느 순간 자신만의 멋진 풀스택 앱을 만들 수 있을 것이다.
- 지은이 : 애덤 브레츠, 콜린 J. 이릭
- 옮긴이 : 박재호
- ISBN : 978-89-6848-218-2 93000
- 발행일 : 2015년 9월 1일
- 페이지수 : 348
- 정가 : 28,000원
- 구매(예스24) : http://goo.gl/KNlRGg
향후 빅데이터의 주된 소스는 머신데이터가 될 것이다. 머신데이터의 속성은 스트리밍, 실시간이라는 특징을 가진다. 향후 머신데이터는 실시간 빅데이터 솔루션을 통해 우리의 생활로 서서히 스며들 것이다. IoT와 같은 새로운 트렌드에 빅데이터가 어우러지기 위해서도 머신데이터 기반의 실시간 빅데이터 솔루션이 필요하며 이러한 연유로 더욱 각광을 받게 될 것이다.
상용 실시간 빅데이터 솔루션 중 최고의 성능을 자랑하는 로그프레소는 향후 실시간 빅데이터와 머신 데이터에 가장 적합한 솔루션이다.
이 슬라이드는 머신데이터와 로그프레소의 기술을 설명하고 있다.
세바시 15분 데이터로 세상이 다시 한번 바뀝니다 @하용호 SK Telecomcbs15min
디지털이 아닌 것을 찾기 힘든 시대가 되어갑니다. 우리 뿐만 아니라 주변의 기계들도 끊임없이 데이터를 만들기 시작했습니다. 이 데이터 조각들이 서로 모이고 연결되어 새로운 규칙을 찾아내고 만들어가고 있습니다. 데이터로 파생될 많은 발명들은 인터넷 만큼이나 우리 세상을 바꿀 것이고, 우리는 그 입구에 서있습니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?Yongho Ha
클라우드라는 말이 들리더니, 어느새 빅데이터가 유행했습니다. 데이터가 중요하다는 것을 겨우 받아들일까 하는 판국에, 이제는 IoT라던가 머신러닝이 중요하다고 합니다. 이 많은 유행들은 그냥 일시적인 걸까요? 아니면 동시에 나타나게된 이유가 있는 걸까요? 이것들 뒤에 큰 흐름이 있지는 않을까요? 있다면 그것은 어디에서 시작되고 있을까요? numberworks.io
20150523
Review of Chapter 6, Drawing with data
made by Min Jeong Cho
Moon.D (문과생들의 d3, Data Visualization 스터디)
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d3.js - [Interactive date visualization] by Scott Murray
빅데이터를 데이터 그 자체로 인식하는 오해가 존재한다. 그 이유는 아마도 빅데이터를 설명할 때 데이터의 속성을 가지고 설명하기 때문이라 생각한다.
하지만 빅데이터로 분류할 수 있는 데이터는 사실상 존재하지 않는다. 크다는 것, 비정형이라는 것 모두 상대적인 개념이기 때문이다.
빅데이터는 데이터 그 자체가 아니라 데이터를 가지고 무엇을 할 수 있는가에 초점이 맞추어져야 한다. 데이터를 기반하여 앎의 기초를 다지고 데이터로 자신의 생각을 증명하며 데이터에서 못 보던 무언가를 보는 것 이러한 것들이 빅데이터라 생각한다.
빅데이터 Myth 첫 번째로 이러한 오해를 깨고자 한다.
『풀스택 개발자를 위한 MEAN 스택 입문』 - 미리보기복연 이
MEAN 스택, 서버와 클라이언트를 넘나드는 풀스택 엔지니어의 선택
MEAN은 서버와 클라이언트 양쪽을 모두 다루는 풀스택 엔지니어를 위한 기술이며, 한번 익혀두면 여러 상황에서 돌파구를 발견할 가능성을 높여준다. 그만큼 개발자의 경쟁력을 높일 수 있음을 의미한다. 스택의 모든 구성 요소가 자바스크립트를 사용하므로 진입 장벽이 낮고 팀 내 협업, 노하우 공유, 의사소통에 큰 도움을 준다.
이 책은 오랜 개발과 번역 경험을 두루 갖춘 베테랑 역자가 원서의 예제를 완결된 형태로 재구성해서 독자의 시간을 절약해주고 아쉬운 설명을 보강해 완성도를 높였다. 책의 흐름에 발맞춰 예제를 조금씩 확장해 나가다 보면 어느 순간 자신만의 멋진 풀스택 앱을 만들 수 있을 것이다.
- 지은이 : 애덤 브레츠, 콜린 J. 이릭
- 옮긴이 : 박재호
- ISBN : 978-89-6848-218-2 93000
- 발행일 : 2015년 9월 1일
- 페이지수 : 348
- 정가 : 28,000원
- 구매(예스24) : http://goo.gl/KNlRGg
향후 빅데이터의 주된 소스는 머신데이터가 될 것이다. 머신데이터의 속성은 스트리밍, 실시간이라는 특징을 가진다. 향후 머신데이터는 실시간 빅데이터 솔루션을 통해 우리의 생활로 서서히 스며들 것이다. IoT와 같은 새로운 트렌드에 빅데이터가 어우러지기 위해서도 머신데이터 기반의 실시간 빅데이터 솔루션이 필요하며 이러한 연유로 더욱 각광을 받게 될 것이다.
상용 실시간 빅데이터 솔루션 중 최고의 성능을 자랑하는 로그프레소는 향후 실시간 빅데이터와 머신 데이터에 가장 적합한 솔루션이다.
이 슬라이드는 머신데이터와 로그프레소의 기술을 설명하고 있다.
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7. 1월 2월 3월 4월 5월
기초다지기 데이터 정제 및 분석 데이터 시각화
데이터의 개념 파악
데이터 크롤링
[OpenRefine]
기초 및 활용
[R]
기초 다지기
R을 활용한 데이터 정제
[R]
R을 활용한 데이터 시각화
인터랙티브 시각화 제작
[D3.js]
웹 언어 기초다지기
D3.js 기초다지기
[D3.js]
D3.js를 활용한 시각화
데이터수집부터 시각화까지 모든 과정이 녹아든 융합적인 교육과정
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너 교육과정
8. ‘꿈꾸는 데이터 디자이너 1기’ 설문조사 결과 높은 강의만족도 기록
꿈데디를 통해 데이터분석 및 시각화에 대해 관심에서 멈췄을 제 자신을
지금 하나의 시각화를 할 수있는 사람으로 변하게 해준 꿈데디에게 매우 감사합니다.
“ ”튼튼한커리큘럼, 영양가 높은강연들.
그리고 선별된 분들 모두 훌륭했고 또 많은것들을 배워나갈 수 있었습니다
“ ”- 꿈데디 설문조사 응답 발췌
4.53 4.48 4.59 4.62
이 강의에서
데이터 디자인에 대한
흥미를 느끼셨습니까?
이 강의를 다른 학생에게도
추천하고 싶으십니까?
강의 이수 이후
데이터 디자인 관련
프로젝트 및 업무에
참여하고 싶으십니까?
강의 이수 이후
심화과정이 생긴다면
참여하시겠습니까?
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너 1기 최고의 강의만족도
9. ‘꿈꾸는 데이터 디자이너 1기’ 추천사와 기대
디자인 뿐만아니라 제대로 된팀으로 일하는 경험을 할 수 있다
“ ”20대들에게 정말 권장할만한 프로그램
말랑말랑하면서도 꽉차있는 컨텐츠를 배울 수 있음
“ ”
뉴로측에게도 '기회'가 아닐까 합니다.
회사에서는 우리 신문지면, 기사는 물론
외부 데이터베이스를 활용해 좋은 선례가 나오기를 기대하고 있습니다.
우수한 교육생을 선정해서 뉴로가 잘 코치해주길 바랍니다.
“ ”
- MOU 체결한 한국경제 최진순 기자
- 꿈꾸는 데이터 디자이너 1기 수강생 김보섭
- 꿈꾸는 데이터 디자이너 1기 수강생 김영웅
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너 1기 최고의 리뷰
10. 데이터 분야의 최고 전문가로 구성된 ‘꿈꾸는 데이터 디자이너’ 1기 특강진
서울열린공공데이터광장
담당 주무관
조용현 최대우
한국외국어대학교
통계학과 교수
하용호
SKT
데이터사이언티스트
권혜진
뉴스타파
데이터저널리즘팀 소장
인포그래픽웍스 대표
송정수
(주)소셜컴퓨팅연구소
소장
한상기
한국도로교통연구원
실장
남궁성
쎄임페이지
대표
전찬우
고려대학교
통계학과 교수
허명회
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너 1기 특강 강사진
11. 29%취업, 창업, 공모전 등 성과를 이룬 수강생 비율
꿈꾸는 데이터 디자이너 1기 수강생이 이룬 놀라운 성과
창업취업 공모전 수상
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너 1기 수강생 성과
6명 2명 2명
12. 교육문의
20건
페이지 좋아요
3261개
꿈꾸는 데이터 디자이너 강의 개설 이후에도 지속적인 문의, 교육요청
팀원들 모두 함께
강의를 듣고 싶어요
꿈꾸는 데이터 디자이너 2기는
언제 시작예정인가요?
너무 듣고 싶어서
메시지를 드렸습니다
+
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너 교육과정 수요
13. 꿈꾸는 데이터 디자이너 강의 개설 이후에도 지속적인 문의, 교육요청
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너 교육과정 수요
29. [ 데이터 융합형 인재 ] [ 프로젝트 수행 역량 ]
데이터 정제, 분석, 시각화를
아우르는 융합형 인재로 성장
데이터 시각화 프로젝트를
수행할 수 있는 역량 강화
[ 글로벌 역량 ]
전 세계 최신 기술을 습득해
세계적으로 경쟁력을
갖춘 인재로 성장
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너의 의미 : 개인
30. Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너의 의미 : 뉴로어소시에이츠
한국에선 서서히 시작됐던 데이터 시각화.
그러나 관심있는 사람의 모임만 있을 뿐 열악한 환경
꿈꾸는 데이터 디자이너를 발판으로 성장한 이들
새로운 커뮤니티와 흐름의 탄생
31. 7월 2일 ‘인터랙티브 서울’ 간담회에서 서울시 재정정보 시각화를 직접 시연하는 박원순 서울시장
데이터를 활용해 사회의 투명성을 높이고 새로운 시대를 이끄는 의미 있는 인재로 성장
획기적인 한 획
대단하다
투명 그 자체
혁명적인 시도
‘인터랙티브 서울’ 시민 댓글
“
”
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너의 의미 : 사회
32. 미디어, 디자인, 공공기관 등 다양한 기관과 수요기관 MOU 체결
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너의 미래
33. 전문가
실무자
잠재적
인재
새로운 인적 플랫폼으로 성장하는 ‘꿈꾸는 데이터 디자이너’
전문가와 실무자,
잠재적 인재가 모인
최고의 플랫폼
Data Designer | 꿈꾸는 데이터 디자이너의 미래
34. 꿈꾸는 데이터 디자이너에 대한 더 많은 내용을 만나보세요
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