📢 유튜버는 어떻게 인기 콘텐츠를 만들까? 그냥 느낌대로 찍는 게 아니라, 데이터를 분석해서 결정한다. 지금부터 나도 유튜버가 되기 위해, 데이터 분석이 무엇이고, 어떤 순서로 진행되는지 알아보자.
데이터 과학은 보통 다음 4단계 순서로 문제를 해결해요.
💡 각 단계 옆 문장의 빈칸에, 그 단계에서 하는 일을 알맞게 채워보세요.
위 4단계를 실제 "내 유튜브 키우기" 문제에 적용하면 이렇게 돼요.
| 단계 | 내 유튜브 키우기 문제를 해결하기 위해서는 |
|---|---|
| 1. 문제 정하기 | |
| 2. 데이터 수집 및 특성 파악하기 | |
| 3. 데이터 분석하기 | |
| 4. 결과 해석하기 |
📢 유튜버의 콘텐츠뿐만 아니라, 세상의 많은 문제는 감이 아니라 데이터로 해결됩니다. 어떤 것이 진짜 데이터 과학 사례인지 살펴봅시다.
무엇을 보고 데이터 과학인지 아닌지를 가릴 수 있을까? 아래 두 사례를 보고 먼저 골라보세요.
📢 데이터 과학은 이미 우리 일상 곳곳에서 쓰이고 있어요. 어떤 사례가 있는지, 그리고 그것이 우리 삶에 어떤 영향을 주는지 살펴봅시다.
| 사례 | 데이터 과학 | 개인의 삶이나 사회에 미치는 영향 |
|---|---|---|
| 내가 무엇을 언제까지 보고 들었는지의 기록을 분석하여, 취향이 비슷한 사람들이 좋아한 곡과 영상을 골라 보여 준다. | ||
| 주문 시각, 가게와 집 사이의 거리, 조리 시간, 날씨, 배달원 위치 데이터를 분석하여 음식이 도착할 시각을 계산한다. |
뉴스나 기사를 통해 일상에서 데이터와 데이터 과학이 활용된 사례를 찾아보고, 데이터 과학이 개인의 삶과 사회에 어떤 영향을 미치는지 적어봅시다.
| 직접 찾은 사례 | |
| 어떤 데이터를 모아 어떻게 분석했나요? | |
| 누구에게 어떤 점이 좋아졌나요? |
📢 데이터 과학의 발전은 새로운 직업뿐 아니라, 이미 있던 직업이 일하는 방식도 크게 바꾸고 있다. 어떻게 달라지고 있을까?
💡 '예전에는'과 '지금은'을 읽고, 어떤 직업의 이야기인지 직업 칸에 적어 보세요.
| 직업 | 예전에는 | 지금은 |
|---|---|---|
| 경험과 직감에 의존해 타이틀곡과 컴백 시기를 결정함 | 음원 스트리밍 순간 반응, SNS 언급량, 해외 팬덤 데이터를 분석해 타이틀곡을 선정하고, 국가별 컴백 시기와 안무 포인트까지 데이터로 설계함 | |
| 경험과 직감만으로 캐릭터 능력치를 조정함 | 수백만 판의 실제 경기 데이터(승률·픽률·밴율)를 분석해, 어떤 캐릭터가 너무 강하거나 약한지 판단하고 패치 방향을 결정함 |
📢 오늘 배운 내용을 잘 이해했는지 스스로 확인해보자!
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