핵심 아이디어
이 단원을 관통하는 두 가지 큰 생각
데이터는 더 나은 '결정'을 위한 것
데이터 과학의 목적은 멋진 그래프가 아니라 합리적인 의사 결정이에요. 느낌이나 추측 대신 근거(데이터)로 판단할 때 우리는 더 자주 옳은 선택을 합니다.
원석을 가치로 — 데이터에는 잠재력이 있다
흩어진 데이터 그 자체는 원석에 가까워요. 모으고, 정리하고, 연결하고, 해석할 때 비로소 정보가 되고 지식이 됩니다. 같은 데이터도 보는 눈에 따라 가치가 달라져요.
이 단원의 성취기준
단원을 마치면 이런 것을 할 수 있어요.
데이터 과학의 개념을 이해하고, 문제 해결 사례를 데이터 기반 의사 결정 상황에 적용한다.
정형 데이터와 비정형 데이터를 구분하고, 데이터 속성에서 데이터의 잠재적 가치를 파악한다.
데이터셋의 집합인 데이터베이스를 이해하고, 서로 다른 데이터셋을 분석 가능한 형태로 통합하는 것의 의미를 파악한다.
데이터로 인한 사회 변화를 인식하고, 진로 및 직업과 관련한 데이터 기반 문제 해결 사례를 분석한다.
시작하기 전에 — 데이터 과학자의 눈
아래 질문들을 보세요. 어떤 것이 데이터로 답할 수 있는 질문일까요? 분류해 보세요.
각 질문을 읽고 ✅ 가능(데이터로 답할 수 있다)인지 🤷 어려움(데이터만으론 어렵다)인지 직접 판단해 보세요.
✅ 데이터로 답할 수 있다
🤷 데이터만으론 어렵다
학습 로드맵
순서대로 학습하는 것을 추천해요.
데이터로 결정하다 — 데이터 과학이란
데이터 과학의 개념, 데이터 기반 의사 결정 · 🕹️ 감(感) vs 데이터 의사결정 실험실
데이터의 두 얼굴 — 정형·비정형과 잠재 가치
정형·반정형·비정형 데이터, 데이터 속성, 잠재 가치 · 🕹️ 데이터 분류 게임 + 가치 발굴기
흩어진 데이터를 잇다 — 데이터베이스와 통합
데이터셋·데이터베이스, 키로 연결하는 통합(JOIN)의 의미 · 🕹️ 데이터 통합 시뮬레이터
데이터가 바꾸는 세상 — 사회 변화와 진로
데이터로 인한 사회 변화, 데이터 직업과 진로 사례 · 🕹️ 데이터 직업 탐험기
단원 마무리 — 핵심 정리와 단원평가
개념 지도 · 단원평가 · 서·논술형 · 자가평가 · 진로 연계
출발 전 점검 — 이미 알고 있는 것들
「정보」 과목에서 배운 데이터·빅데이터 지식이 디딤돌이 됩니다.
배경지식 진단 퀴즈
「정보」 연계 · 3문항
1「정보」에서 배운 빅데이터의 특징 '3V'에 해당하지 않는 것은?
2수많은 숫자 속 경향과 패턴을 한눈에 파악하기 위해 데이터를 그래프·차트로 나타내는 것을 무엇이라 할까?
3엑셀 표처럼 행과 열의 정해진 틀에 깔끔하게 담기는 데이터를 무엇이라 부를까?
데이터 과학은 단순히 숫자를 다루는 기술이 아니에요. 좋은 질문을 던지고, 데이터로 근거를 찾고, 그 결과를 비판적으로 해석하는 사고방식입니다. 이 단원에서는 데이터 과학이 무엇이고, 데이터에 어떤 종류와 가치가 있으며, 그것이 우리 사회와 진로를 어떻게 바꾸는지 큰 그림을 그려 봅니다. 함께 데이터의 세계로 떠나요! 🚀