데이터 인사이트(DATA Insight)

1부. 데이터 과학의 기초 다지기: 데이터와 세상의 이해
chapter1 데이터 과학의 첫걸음: 개념과 다양한 데이터 형태
chapter2 데이터의 속성, 데이터셋, 그리고 사회적 가치
chapter3 데이터 과학자의 역량과 미래 진로 탐색

2부. 데이터 준비와 분석: 문제 해결의 핵심 단계
chapter4 데이터 수집과 특성 분석
chapter5 데이터 전처리: 결측치와 이상치 다루기
chapter6 탐색적 데이터 분석(EDA)의 이해와 통계의 활용
chapter7 데이터 시각화와 속성 간 관계 분석

3부. 데이터 모8링과 평가: 예측, 군집, 연관성 발견
chapter8 예측의 기술: 회귀 분석 모델
chapter9 회귀 분석 모델의 실제와 평가
chapter10 그룹으로 묶어 보는 세상: 군집 분석 모델의 기본 원리
chapter11 군집 분석 모델의 실제와 평가
chapter12 함께 사는 세상: 연관 분석 모델

4부. 데이터 과학, 실전 프로젝트: 문제 해결 능력 기르기
chapter13 데이터 과학 프로젝트의 개요와 문제 정의
chapter14 데이터 과학 프로젝트 실습: 예측 문제
chapter15 데이터 과학 프로젝트 실습: 군집·연관 문제

김성훈 고려대학교에서 컴퓨터학 박사학위를 받았으며, 인공지능과 데이터 과학을 교육적으로 활용하는 연구를 수행하고 있다. 초등교사와 EBS 연구원 경험을 바탕으로 AI·데이터 개념을 쉽게 이해할 수 있는 교수학습 설계에 관심을 가져왔으며, 현재 총신대학교 호크마교양교육원 융합SW전공 조교수로서 자율전공학부 학부장을 맡고 있다. 『고등학교 인공지능 기초』(천재교과서), 『인공지능 기초수학』(EBS) 등 AI·데이터 교육 관련 교재 집필에 다수 참여했다.