2022 개정 교육과정 · 진로 선택

데이터 과학

데이터에서 의미를 찾아 판단의 근거로 삼는 방법을 배운다. 이 교과서의 뼈대는 교과서 출판사가 아니라 성취기준 19개다. 모든 차시는 성취기준에 연결되어 있고, 우리 학교가 어느 교과서를 쓰든 해당 단원을 찾아갈 수 있다.

4단위 총 64차시 차시 19개 확인 문제 76문항 성취기준 연결 19/19

Ⅰ. 데이터 과학의 이해

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데이터로 판단한다는 것

감이나 관행이 아니라 데이터를 근거로 판단하는 과정을 다룬다. 데이터 과학이 무엇인지 정의하고, 학교 생활의 문제를 데이터 기반 의사 결정 절차에 적용한다.

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정형과 비정형, 그리고 속성의 가치

데이터를 형태에 따라 정형과 비정형으로 구분한다. 정형 데이터에서 속성별 의미와 속성 간 관계를 읽고, 그 데이터가 분석 대상으로서 가치가 있는지 판단한다.

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데이터셋을 잇다 — 데이터베이스와 통합

여러 데이터셋이 관계로 이어지면 데이터베이스가 된다. 공통 속성을 기준으로 서로 다른 데이터셋을 통합하는 과정을 다룬다. 많은 데이터를 함께 쓰려면 체계적인 시스템이 필요한 이유도 확인한다.

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데이터가 바꾼 사회와 직업

데이터가 쌓이면서 판단의 근거가 경험에서 기록으로 옮겨 왔다. 여러 분야에서 나타난 변화를 확인한다. 진로와 직업에 관련된 데이터 기반 문제 해결 사례를 분석하는 방법도 익힌다.

Ⅱ. 데이터 준비와 분석

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편향 없이 모으고, 특성을 읽다

학급의 통학 시간을 조사한다. 누구에게 물었는지에 따라 결과가 달라진다. 편향 없이 모으는 방법과 모은 데이터의 특성을 읽는 방법을 익힌다.

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이상치·결측치·정규화, 그리고 시각화

교실 온도 기록에는 빠진 값과 이상한 값이 섞여 있다. 이 값들을 찾아 전처리한다. 범위가 다른 속성은 정규화해 한 그림에 함께 나타낸다.

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속성 간 관계를 파악하고 통합하기

속성을 두 개 함께 보면 관계가 드러난다. 산점도와 상관 계수로 관계의 방향과 세기를 읽는다. 이어서 공통 속성을 기준으로 서로 다른 표를 하나로 통합한다.

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같은 데이터, 다른 방법 — 결과 비교

같은 표를 두 모둠이 분석했는데 결론이 달랐다. 방법이 달랐기 때문이다. 대표값, 계급 폭, 비교 단위를 바꾸어 보며 결과가 달라지는 이유를 확인한다.

Ⅲ. 데이터 모델링과 평가

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데이터 모델이란 무엇이며 무엇으로 분석하나

데이터에서 찾아낸 규칙을 데이터 모델이라고 한다. 매점 판매 기록으로 모델의 뜻을 익힌다. 이어서 분석에 쓸 도구를 고르는 기준을 정리한다.

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회귀 — 통계 모델과 기계학습 모델의 비교

같은 데이터를 두 가지 방법으로 분석한다. 통계적 회귀모델은 공식으로 직선을 한 번에 구한다. 기계학습 회귀모델은 오차가 줄어드는 방향으로 직선을 조금씩 옮긴다. 두 결과와 해석을 나란히 놓고 비교한다.

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군집 — 유사성으로 묶고 해석하기

미리 정해진 정답이 없어도 비슷한 데이터끼리 묶을 수 있다. 속성의 유사성을 거리로 바꾸어 군집을 만든다. 군집 내 유사성과 군집 간 상이성으로 결과를 해석한다.

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연관 — 지지도·신뢰도·향상도

함께 사는 물건에는 규칙이 있다. 장바구니 분석으로 품목 사이의 연관 규칙을 찾는다. 지지도, 신뢰도, 향상도를 계산해 규칙의 의미를 판단한다.

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모델을 평가한다 — 예측률과 정확도

모델을 만든 다음에는 얼마나 맞는지 재야 한다. 수를 예측하는 모델은 오차로 재고, 갈래를 가르는 모델은 맞힌 비율로 잰다. 훈련에 쓴 데이터와 평가에 쓸 데이터를 나누는 이유도 확인한다.

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목적에 가장 알맞은 방법 고르기

회귀, 분류, 군집, 연관을 배웠다. 이제 문제를 받았을 때 어느 방법을 쓸지 스스로 정해야 한다. 목적을 문장으로 적고 판단 기준에 따라 방법을 고르는 절차를 익힌다.

Ⅳ. 데이터 과학 프로젝트

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