핵심 아이디어
이 단원을 관통하는 두 가지 큰 생각
데이터 과학은 '과정'이다
좋은 분석은 한 번에 나오지 않아요. 질문하고 → 탐색하고 → 분석하고 → 막히면 다시 돌아가는 반복의 과정이죠. 이 단원은 그 전 과정을 직접 경험합니다.
분석은 세상과 연결된다
데이터 과학의 끝은 멋진 결과가 아니라 '그래서 무엇을 할 것인가'예요. 결과를 어떻게 활용하고, 사회에 어떤 영향을 줄지 성찰하는 것까지가 프로젝트입니다.
이 단원의 성취기준
프로젝트로 다섯 가지를 모두 경험해요.
분야별 데이터 과학 적용 사례를 조사·분석하고, 데이터로 해결 가능한 주제를 찾아 적합성을 판단한다.
수집된 데이터를 탐색적으로 분석해 의미를 파악하고, 문제 해결을 위한 창의적 방법을 구상한다.
데이터 분석 시 2개 이상의 방법을 사용해 분석하고 결과를 비교한다.
복잡한 문제라도 끝까지 해결하려는 자세로 분석하여, 분석 결과의 의미를 해석한다.
목적부터 수집·분석까지 전 과정을 성찰하고, 사회적 영향을 고려해 활용 방안을 탐색한다.
시작하기 전에 — 데이터 과학 프로젝트의 여정
데이터 과학 프로젝트는 다섯 단계를 거쳐요. 각 단계를 눌러 무엇을 하는지 살펴보세요.
학습 로드맵
프로젝트 여정 그대로 배워요.
좋은 질문에서 시작하기 — 사례 조사와 주제 발굴
분야별 데이터 과학 사례, 주제 발굴과 적합성 판단 · 🕹️ 주제 발굴기 + 적합성 판단기
데이터와 친해지기 — 탐색적 분석과 창의적 구상
EDA(탐색적 데이터 분석), 의미 발견, 창의적 해결 · 🕹️ EDA 데이터 탐정
여러 길로 검증하기 — 다중 분석·비교와 끈기
2개 이상 방법으로 분석·비교, 끝까지 해결하기 · 🕹️ 분석 트러블슈팅 진단기
세상으로 잇기 — 성찰과 사회적 영향·활용
전 과정 성찰, 사회적 영향·윤리, 활용 방안 · 🕹️ 데이터 과학 프로젝트 캔버스
단원 마무리 — 핵심 정리와 과목 완주
개념 지도 · 단원평가 · 서·논술형 · 자가평가 · 🎓 데이터 과학 과목 완주!
출발 전 점검 — 1·2·3단원 총정리
프로젝트엔 지금까지 배운 모든 것이 필요해요.
배경지식 진단 퀴즈
1~3단원 연계 · 3문항
1데이터 과학 프로젝트에서 가장 먼저 해야 할 일은?
2[OX] 프로젝트에서 데이터 수집·전처리(준비)가 부실하면, 그 뒤 분석이 아무리 정교해도 결과를 믿기 어렵다.
3분석 결과를 더 믿을 만하게 만드는 방법으로 알맞은 것은?
마지막 단원은 직접 해 보는 단원이에요. 정답이 정해져 있지 않고, 막히기도 할 거예요. 하지만 괜찮아요 — 막히면 다시 돌아가 다른 방법을 시도하는 끈기가 데이터 과학자의 진짜 실력이거든요. 그리고 내 분석이 세상에 어떤 영향을 줄지 책임 있게 성찰하는 것으로 여정을 완성합니다. 자, 데이터 과학자가 되어 봅시다! 🚀