데이터 사이언스 캔버스 활용법

 
1. 구상 [학생/기업 분석가] -데이터분석 관심분야? -개인 강점과 약점? -과거 데이터분석 관련 경험? -데이터분석 숙련도? [아이디어] -분석결과 활용 아이디어? -비전/향후 계획? / 2. 학습(교육) [데이터 분석 학습] -초급(통계이론, 데이터 처리, 기초분석) -중급(공통,연관분석, 상관분석) -고급(고급 회귀분석, 딥러닝, 인공신경망) [특화 학습]-대상 맞춤향 체험 학습 프로그램(중/고등학생, 대학, 기업 등) / 3. 심화(멘토링) [데이터 분석 가이던스] -데이터 분석 표준 프로세스/방법론에 대한 분석 가이드 제공 -분석 창조 모델 활용 학습/실습 [데이터 분석전문가 과정] -산업/서비스별 분석 전문가 그룹과의 데이터 분석 가이던스 진행 -가이던스를 통한 전문 데이터 분석 노하우 및 경험 습득 / 4. 전개 [데이터분석설계],[가치제안] -데이터 분석 결과를 통해 고객에게 제공되는 가치 또는 활용 내용은? [목표] -데이터 분석 주제 발굴 -분석개요 정의

캔버스의 8개 블록은 절차대로 사용하여 분석 과정을 수행해야 합니다. 캔버스 활용법을 익혀서 분석 과정을 순차 대로 수행하는 것은 디자인 씽킹의 훈련 과정으로서 매우 중요합니다.

다만,각 블록의 세그먼트들은 사용자의 수준과 목표에 맞게 선정해서 사용할 것을 권장합니다.

사용자의 수준을 정하기 위해서는 구상학습심화전개 과정을 통해 최종 가치 제안(주제)과 목표를 먼저 설정해야 합니다.

실효성 높은 데이터 과학 모델 디자인

ㆍ실제로데이터 분석 가치 제안을 위한 기획 단계에서 활용했을 때,각각의 가치가 어떻게 진행될지 캔버스에  프로토 타입을 전개시킬 수 있습니다.

ㆍ캔버스 위에서 현 비즈니스의 문제 인식을 확인하면서 가치를 구체화해 나갈 수 있습니다.

ㆍ비즈니스 이슈를 검토하다 보면 여러 팀과 의견을 나누게 되는데 공통 언어로서 공감대를 만들어 나가는데

캔버스가 매우 유용하게 쓰일 것입니다.

출처) Citizen Data Scientist를 위한 데이터 사이언스 캔버스
지은이 ㈜ 베가스 R&D Center

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