내일 배움 4일차 : 나의 직무은 무엇일까?

오늘은 코드카타 풀이가 끝나고 데이터 시각화 아티클, 직무스터디에 대한 발표를 준비 하였다.
(거의 오늘은 직무 스터디 공부와 발표 준비가 7~80% 였던...)

1. 코드카타 문제

코드카타 문제 풀이

Select , count에 대한 함수를 다시 한 번 복기 할 수 있었다.

2. 데이터 시각화 아티클

1) 아티클 내용 요약 및 주요내용

• 아티클 요약 : 뇌가 시각 정보를 처리 하는 과정 & 직관적인 시각화 만드는 법

  1단계 뚜렷한 시각 요소 파악 : 전주의적 속성을 파악 한다면 데이터 시각화의 중요한 정보들을 눈에

  2단계 시각 요소에 대한 패턴 알아차리기 : 우리의 뇌는 사물을 구성요소로 분해하는 것보다 큰 전체를 이해하는 것에 탁월. 근접성이나 유사성 등의 규칙을 이용하여 요소들을 배열하면, 이들을 하나의 그룹으로 인식하는 하여 시각적 요소에 대한 패턴을 알아 차릴 수 있음.

  3단계 시각화 내용 해석하기 : 전 단계에서 추출된 시각 요소 및 패턴을 이용하여, 뇌에서 능동적으로 의미를 부여하고 해석. 이미 가지고 있던 정보를 바탕으로 시각 요소나 패턴에 의미를 부여해 새로운 정보를 찾을 수 있음

• 데이터 시각화를 만들어야 할 때 유의 해야 하는 사항

  • 1~2단계에서 추출 되는 시각 정보들을 의도적으로 디자인하여, 해석 단계에 도움을 줌으로써
    직관적인 데이터 시각을 만들 수 있음
  • 직관적으로 이해한 시각화가 부정확한 정보를 전달 하기도 하고 오해를 불러 일으킬 수 있어, 데이터 시각화를 정확하게 판단 하여 볼 수 있는 방법도 함께 고민 해볼 것

- 주요 포인트

데이터 시각화는 데이터를 쉽게 이해하고, 데이터를 기반으로 의사결정에 도움을 준다. 하지만, 모든 데이터에서 발견된 정보가 시각 요소를 적절하게 디자인을 하지 않는다면, 데이터를 직관적으로 이해하기 어렵다. 그러므로 우리는 전주의적 속성과 게슈타포 원리를 참고하여, 추출 된 시각적인 정보를 디자인하여 3단계 해석까지 도움을 주어 데이터 시각화 작업이 필요하다. 다만, 한꺼번에 많은 속성들을 사용하면 , 어떤 정보가 중요한지 파악 할 수 없으므로 유저 테스팅을 통해 데이터 시각화를 확인해 보는 것이 중요하다.

2) 핵심 개념 및 용어 정리

• 전주의적 속성 (Pre-attentive Attribute) : 어떤 것을 보자마자 주의를 기울이지 않아도 알아차릴 수 있도록 강조하기 위한 시각화 속성
• 게슈탈트 원리 (Gestalt principles) : 뇌가 사물이나 시각적인 형태를 지각하는 원리
• 근접성의 원리 : 서로 가까이 있는 요소들은 서로 멀리 떨어져 있는 요소들에 비해 더 연관을 보임
• 유사성의 원리 : 비슷한 특징을 가지고 있는 요소들은 그렇지 않은 요소들에 비해 더 연관이 보임
  -공동운명의 원리 : 같은 방향으로 움직이는 요소들은 움직이지 않거나, 다른방향이 움직이는 요소들에 비해 더 연관을 보이고 있음

3. 나의 직무는 무엇일까?

오늘은 튜터님들의 직무세션과 내일 조별 발표가 있을 직무스터디에 대한 내용을 정리 하였다. 데이터 분석의 직종은 다양하고 광범위해서 어떤 직무를 목표로 가져야 할지 고민이 많았다. 하지만, 어제~오늘 튜터들의 세션을 듣고 팀원 분들이 선택하고 정리한 직무 내용을 보면서 더 알아야 할 부분과 내가 이직하고자 하는 직무를 자세히 알 수 있어 좋았다. 더 분발해서 내가 윤곽을 잡은 직무를 위해 열심히 공부를 해야겠다.