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- Course by University of California, Irvine
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이번 강좌에서는 단순한 수준을 넘어선 데이터셋 작업에 쓰일 보다 복잡한 개념에 대해 알아보겠습니다. 시각적인 부분과 데이터에 대한 이해가 어떤 연관성을 갖는지 알아보면서, 이 두 가지 개념이 데이터 스토리텔링에서 어떻게 작용하는지 살펴보겠습니다. 시각화 오류나 데이터 오류를 예방할 수 있는 주요 방법을 복습해 본 후에, S&P 500 섹터를 가지고 태블로에서 다변량 기술적 분석을 적용해 보겠습니다.Modules
다변량 시각화 기법
1
Assignment
- 모듈 1
1
Discussions
- 실습 활동
2
Videos
- 태블로에서 산점도 만들기
- 태블로에서 상관관계 만들기
4
Readings
- 다변량 분석
- 스케일 및 데이터 변형
- 비교
- 보충 자료
통계적 관계 및 분포
1
Assignment
- 모듈 2
1
Discussions
- 시각화에서의 상호작용
4
Videos
- 시각화를 만들 때 필요한 인간 중심의 데이터 설계 전략
- 태블로에서 히스토그램 만들기
- 태블로에서 히트맵 만들기
- 태블로에서 박스플롯 만들기
3
Readings
- 공분산 및 상관관계 히트맵
- 분포
- 상호작용 및 동작 인텐트
데이터를 이용한 스토리텔링
1
Assignment
- 모듈 3
1
Discussions
- 스토리텔링이 중요한 이유
1
Videos
- 추론하기
4
Readings
- 스토리텔링 개요
- 추론
- 보충 자료
- 구조
Ethics, Deception, and Fallacies
1
Assignment
- 모듈 4
1
Peer Review
- S&P 500 섹터의 다변량 분석
1
Discussions
- 잘못된 시각자료
4
Readings
- 윤리, 사기 및 오류
- 잘못된 차트
- 근본적인 데이터 문제
- 보충 자료
Auto Summary
Discover the intricacies of data storytelling in this foundational course designed for data enthusiasts. Explore advanced concepts that go beyond basic dataset manipulation, focusing on the interplay between visual elements and data comprehension. Learn to prevent visualization and data errors, and apply multivariate technical analysis using Tableau on the S&P 500 sectors. Offered by Coursera, this engaging course is ideal for those looking to deepen their data science and AI skills, available through a Starter subscription.

Julie Pai