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데이터과학개론 2025년 2학기 방송통신대 중간과제물)데이터에 대한 사전적 정의(1점)와 어원적 정의(1점)을 기술하시오. 정형 데이터와 비정형 데이터 범주형 데이터 데이터 주도권 필요 소양 데이터품질 관리 데이터시각화 사례 등

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최초등록일 2025.09.03 최종저작일 2025.09
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데이터과학개론 2025년 2학기 방송통신대 중간과제물)데이터에 대한 사전적 정의(1점)와 어원적 정의(1점)을 기술하시오. 정형 데이터와 비정형 데이터 범주형 데이터 데이터 주도권 필요 소양 데이터품질 관리 데이터시각화 사례 등
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    과제정보

    학과 통계·데이터과학과 학년 1학년
    과목명 데이터과학개론 자료 1건
    공통 1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오.
    (1) 데이터에 대한 사전적 정의(1점)와 어원적 정의(1점)을 기술하시오.
    (2) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오. (2점)
    (3) 정형 데이터 중 범주형 데이터의 두 가지 분류를 쓰고, 각 데이터의 사례(교재 외의 사례)를 제시하시오. (2점)

    2. 교재에서 제시한 ‘데이터 주도권’의 의미를 약술하고 다섯 가지 필요 소양 중 개인적인 측면에서 가장 중요하다고 생각하는 소양 2가지를 선택하여 그 이유를 기술하시오. (분량 : 문제를 제외하고 한글 11pt 줄간격 160%, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 A4지 1매 이상 기술할 것) (9점)

    3. 데이터품질의 의미를 약술하고 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대해 교재 외의 사례를 조사하여 기술하시오. (분량 : 문제를 제외하고 한글 11pt 줄간격 160%, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 A4지 1매 이상 기술할 것) (9점)

    4. 빅데이터 시대의 주요 분석 방법 중 하나로서 데이터시각화 기법을 꼽을 수 있다. 데이터시각화의 의미를 약술(2점)하고 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례와 그렇지 못한 사례를 조사하여 비교하고 기술(4점)하시오.

    소개

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    목차

    1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오.
    (1) 데이터에 대한 사전적 정의(1점)와 어원적 정의(1점)을 기술하시오.
    (2) 정형 데이터와 비정형 데이터의 의미를 비교하여 기술하시오. (2점)
    (3) 정형 데이터 중 범주형 데이터의 두 가지 분류를 쓰고, 각 데이터의 사례(교재 외의 사례)를 제시하시오. (2점)

    2. 교재에서 제시한 ‘데이터 주도권’의 의미를 약술하고 다섯 가지 필요 소양 중 개인적인 측면에서 가장 중요하다고 생각하는 소양 2가지를 선택하여 그 이유를 기술하시오. (분량 : 문제를 제외하고 한글 11pt 줄간격 160%, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 A4지 1매 이상 기술할 것) (9점)
    1) 데이터 주도권을 위한 소양
    ① 이해력 ② 인문학적 소양 ③ 통찰력
    ④ 윤리의식 ⑤ 유연성
    2) 가장 중요한 소양 2가지

    3. 데이터품질의 의미를 약술하고 데이터품질 관리의 실패가 조직의 경영에 미치는 영향에 대해 교재 외의 사례를 조사하여 기술하시오. (분량 : 문제를 제외하고 한글 11pt 줄간격 160%, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 A4지 1매 이상 기술할 것) (9점)
    1) 데이터품질의 의미
    2) 데이터품질 관리의 실패 사례 3가지 (교재외)

    4. 빅데이터 시대의 주요 분석 방법 중 하나로서 데이터시각화 기법을 꼽을 수 있다. 데이터시각화의 의미를 약술(2점)하고 데이터시각화가 성공적으로 이루어진 사례와 그렇지 못한 사례를 조사하여 비교하고 기술(4점)하시오.
    1) 데이터시각화의 의미
    2) 데이터시각화의 성공 사례
    3) 데이터시각화의 실패 사례

    5. 참고문헌

    본문내용

    1. 데이터에 대한 다음 질문에 답하시오.

    (1) 데이터에 대한 사전적 정의(1점)와 어원적 정의(1점)을 기술하시오.

    데이터의 사전적 정의는 일반적으로 질적 혹은 양적 변수들의 가치 집합으로서, 사실 그 자체를 의미하는 개념이다. 다시 말해 데이터는 가공되거나 해석되기 전의 원천적인 자료이며, 이를 바탕으로 의미 있는 정보가 산출되고 나아가 지식으로 확장된다. 따라서 데이터는 단순한 수치나 문자, 기호, 신호, 이미지 등과 같이 관찰이나 측정을 통해 얻어진 사실의 단편적인 기록이라고 할 수 있다. 이러한 정의 속에서 데이터는 아직 의미가 부여되지 않은 상태이며, 해석 과정을 거쳐야 비로소 의사결정에 활용될 수 있는 정보로 전환된다.

    어원적 정의를 살펴보면, ‘데이터(data)’는 라틴어 ‘데어(dare, 주다)’에서 비롯된 ‘다툼(datum, 주어진 것)’의 복수형이다. 즉 데이터란 본질적으로 ‘주어진 것들(things given)’이라는 의미를 지니고 있다. 이러한 어원은 데이터의 본질을 단순히 인간이 창조하거나 조작하는 산물이 아니라, 이미 우리에게 주어져 있는 사실로 이해하도록 이끈다. 다시 말해 데이터는 세계 속에 존재하는 현상이나 사건이 우리에게 부여된 것이며, 인간은 이를 발견하고 수집하며 분석하는 과정을 통해 새로운 의미를 도출하는 것이다. 현대 사회에서 빅데이터 환경이 확산되면서, 데이터의 이러한 어원적 의미는 더욱 실질적인 무게를 갖게 되었다. 데이터는 단순히 수집된 기록이 아니라, 주어진 것들을 과학적으로 탐구하고 체계적으로 정리함으로써 의미를 만들어가는 과정의 핵심이 되기 때문이다.

    따라서 데이터에 대한 사전적 정의는 자료적 성격을 강조하며, 어원적 정의는 존재론적 성격을 강조한다고 정리할 수 있다. 전자는 데이터가 ‘가공되지 않은 원천 자료’라는 관점을 담고 있고, 후자는 데이터가 ‘이미 우리에게 주어진 사실’이라는 철학적 배경을 담고 있다. 이 두 관점을 결합하여 본다면, 데이터란 객관적으로 주어진 사실이자 동시에 인간의 탐구를 통해 의미를 부여받을 수 있는 가능성을 내포한 원천적 재료라고 할 수 있다.

    참고자료

    · 장영재·유찬우 『데이터과학개론』 KNOU Press, 2022.
    · https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=36044
    · https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2004/01/06/2004010670373.html
    · https://www.donga.com/news/Politics/article/all/20040707/8080816/1
    · https://www.cliffsnotes.com/study-notes/20083449#:~:text=Dynamics%20%28Bartosik%2C%202009%29,Fox%20News%20Chart
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    2025년 09월 05일 금요일
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