단원 마무리 — 1단원 데이터 과학의 이해

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핵심 정리 — 개념 지도

가지를 클릭하면 핵심 요약이 나타나요!

🧭 단원의 큰 그림 — 데이터 과학은 데이터로부터 가치를 끌어내 더 나은 결정을 돕는 학문이자 태도다. 좋은 질문을 던지고(1차시), 데이터의 종류와 잠재 가치를 알아보며(2차시), 흩어진 데이터를 데이터베이스에 모으고 키로 통합하고(3차시), 그것이 사회와 진로를 어떻게 바꾸는지(4차시)까지 — 데이터 과학의 전체 지도를 그렸다.

🧭 데이터 과학과 의사 결정 [12데과01-01]
· 데이터 과학 = 통계·수학 + 컴퓨터 과학 + 도메인 지식
· 목적은 화려한 그래프가 아니라 더 나은 의사 결정
· DIKW: 데이터 → 정보 → 지식 → 지혜 (위로 갈수록 가치↑)
· 데이터 기반 의사 결정(DDDM): 직감을 데이터로 검증·보완 / 5단계 사이클

🧱 데이터의 종류와 잠재 가치 [12데과01-02]
· 정형(표) · 반정형(JSON·HTML, 태그/키) · 비정형(사진·영상·글, 약 80%+)
· 속성(attribute) = 표의 각 열, 데이터의 개별 특징
· 메타데이터: 데이터에 관한 데이터(사진의 촬영시각·GPS)
· 잠재적 가치: 같은 데이터도 관점에 따라 다른 가치 — 좋은 질문이 가치를 만든다

🗄️ 데이터베이스와 통합 [12데과01-03]
· 값 → 데이터셋(표) → 데이터베이스(여러 표의 체계적 저장소)
· 키(기본키): 각 행을 유일하게 구별(학번·회원ID)
· 통합(JOIN): 공통 키로 표들을 연결 → 혼자선 못 풀던 질문에 답
· 통합의 도전: 공통 키, 표기·형식 불일치 → 형식 통일(전처리)이 필요

🌐 데이터가 바꾸는 사회와 진로 [12데과01-04]
· 사회 변화: 의료·교통·행정·스포츠·기후·상업에서 예측·개인화·근거 기반으로
· 데이터 직업: 데이터 과학자·분석가·엔지니어·ML 엔지니어·시각화가·분야+데이터
· 데이터 리터러시: 데이터를 읽고·의심하고·활용하는, 모두에게 필요한 소양
· 빛과 그림자: 사생활·편향·격차·가짜 정보 → 책임 있는 활용 윤리

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단원평가

11문항 · 모두 풀고 [채점하기]를 누르세요. 해설과 함께 결과가 나와요!

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1단원 종합 평가

객관식 8 + OX 3 · 일괄 채점

1데이터 과학의 궁극적인 목적으로 가장 알맞은 것은?

2'비 오는 날 우산이 평소보다 3배 팔린다'처럼 정보 사이의 관계·패턴을 이해한 단계는?

3다음 중 정형 데이터인 것은?

4오늘날 세상에 쌓이는 데이터 중 가장 큰 비중을 차지하는 종류는?

5여러 데이터셋을 체계적으로 저장·관리하는 큰 저장소는?

6두 데이터셋을 통합(JOIN)하기 위해 반드시 필요한 것은?

7데이터를 수집·저장·처리하는 시스템(파이프라인)을 구축하는 직업은?

8데이터를 읽고 비판적으로 해석하며 활용하는, 모두에게 필요한 기초 소양을 무엇이라 할까?

9[OX] 데이터 기반 의사 결정은 직감을 데이터로 검증·보완하는 방식이다.

10[OX] 사진 같은 비정형 데이터에도 촬영 시각·위치 등 정형화된 메타데이터가 함께 들어 있을 수 있다.

11[OX] 두 데이터셋을 통합하려면 두 표의 행(데이터) 개수가 반드시 같아야 한다.

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서·논술형 자기 점검

먼저 스스로 써 본 뒤 예시 답안과 비교해 보세요.

1. 우리 주변에서 '데이터 기반으로 더 나은 결정을 내린 사례'를 하나 골라, ① 결정해야 할 문제 ② 활용한 데이터 ③ 데이터로 알게 된 사실 ④ 그래서 내린 결정을 분석하시오. 12데과01-01

📖 예시 답안 (학교 매점 운영) ① 문제: 다음 달 매점에 어떤 간식을 더 들여놓을지 결정해야 한다. ② 데이터: 지난 3개월의 상품별·요일별·날씨별 판매 기록. ③ 알게 된 사실: 화제가 된 신상품보다 삼각김밥의 판매량이 압도적으로 많았고, 더운 날엔 음료가 급증했다. ④ 결정: 삼각김밥 발주를 늘리고, 더운 날 음료 재고를 미리 확보한다. — 직감(신상품이 잘 팔릴 것)과 데이터(삼각김밥 1위)의 차이를 드러내면 더 좋아요!

2. 서로 다른 두 데이터셋을 통합하면 새로운 가치가 생기는 예를 하나 들어, ① 두 데이터셋 ② 연결할 공통 키 ③ 통합으로 답할 수 있게 되는 질문 ④ 통합 시 주의할 점(개인정보 등)을 설명하시오. 12데과01-03

📖 예시 답안 (도서관 활용 분석) ① 두 데이터셋: 학생 기본정보(학번·이름·학년·동아리)와 도서 대출 기록(학번·책 제목·분야). ② 공통 키: 학번. ③ 답할 질문: "어떤 학년·동아리 학생이 어떤 분야의 책을 많이 빌릴까?"를 알 수 있어, 학년·관심사별 도서 추천과 장서 구입에 활용할 수 있다. ④ 주의할 점: 누가 무슨 책을 빌렸는지는 민감한 개인정보이므로, 분석 시 이름을 익명 처리하고 필요한 만큼만 보며, 동의 없는 활용·공개를 하지 않는다. — 잠재적 가치(통합으로 새 질문에 답)와 데이터 윤리(개인정보 보호)를 함께 담으면 만점!

3. 관심 있는 진로(직업)를 하나 골라, 그 분야에서 ① 데이터로 인해 일어난 사회 변화 ② 활용되는 데이터 ③ 데이터로 해결할 수 있는 문제 ④ 그 일을 잘하려면 데이터 역량이 왜 필요한지를 분석하시오. 12데과01-04

📖 예시 답안 (스포츠 트레이너) 진로: 스포츠 트레이너(운동 코치). ① 사회 변화: 감독의 경험·직관에만 의존하던 훈련이, 선수의 기록·생체 데이터를 측정·분석하는 '데이터 기반 트레이닝'으로 바뀌었다. ② 활용 데이터: 웨어러블로 모은 심박수·수면·이동 거리·근력 등의 측정 데이터. ③ 해결할 문제: 과훈련·부상 위험을 데이터로 미리 예측해 예방하고, 선수마다 맞춤 훈련을 설계한다. ④ 데이터 역량이 필요한 이유: 측정값(데이터)을 읽고 비판적으로 해석해 훈련 계획으로 옮겨야 하므로, 종목 지식(도메인)과 함께 데이터 리터러시가 핵심 역량이 된다. — 사회 변화 인식 + 데이터 기반 문제 해결 사례 분석을 함께 담으면 만점!

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성취기준 자가평가

스스로 솔직하게 점검해 보세요. 선택은 자동 저장됩니다.

12데과01-01 데이터 과학의 개념을 이해하고 데이터 기반 의사 결정에 적용할 수 있다.

12데과01-02 정형·비정형 데이터를 구분하고 데이터의 잠재적 가치를 파악할 수 있다.

12데과01-03 데이터베이스를 이해하고 데이터셋을 통합하는 의미를 파악할 수 있다.

12데과01-04 데이터로 인한 사회 변화를 인식하고 데이터 기반 진로·직업 사례를 분석할 수 있다.

💡 다시 보면 좋은 곳

의사 결정이 궁금하면 감 vs 데이터 실험실, 데이터 종류·가치는 분류 게임·가치 발굴기를 다시 해 보세요. 통합은 데이터 통합 시뮬레이터, 사회·진로는 직업 탐험기로 — 직접 만져 본 만큼 오래 남습니다!

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진로 연계 — 데이터로 통하는 직업들

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데이터 과학자

데이터로 문제를 정의하고 모델을 만들어 의사 결정을 도와요.

📊

데이터 분석가

데이터를 분석·시각화해 '왜 그런지'를 밝혀요.

🛠️

데이터 엔지니어

데이터를 모으고 처리하는 시스템을 만들어요.

🎨

데이터 시각화가

복잡한 데이터를 한눈에 보이게 디자인해요.

⚽

분야 + 데이터 전문가

좋아하는 분야의 문제를 데이터로 풀어요.

👀 다음 단원 예고 — 2단원 「데이터 준비와 분석」

데이터 과학의 큰 그림을 그렸으니, 이제 본격적으로 데이터를 다룰 차례예요! 편향되지 않게 데이터를 모으고, 이상치·결측치를 찾아 깨끗이 손질하며(전처리), 정규화하고, 한눈에 보이게 시각화하는 법을 배웁니다. "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다"는 말처럼, 좋은 분석은 좋은 데이터 준비에서 시작돼요. 함께 가요!