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이 연습은 강의의 일부입니다
모든 데이터를 보여주면서도 중요한 포인트를 놓치지 않게 하려면 어떻게 해야 할까요? 이 단원에서는 색상 하이라이트와 텍스트로 시청자를 데이터 속으로 자연스럽게 이끄는 방법을 다룹니다. 또한 미국 전역의 대표적 오염물질 수치를 담은 데이터셋을 소개합니다.
색상은 데이터 시각화에서 값을 인코딩하는 강력한 도구입니다. 하지만 큰 힘에는 위험도 따릅니다. 이 단원에서는 데이터 유형에 맞춰 시각화에 적절한 색상 팔레트를 선택하는 방법을 살펴봅니다.
불확실성은 데이터 과학 전반에 존재하지만, 종종 포함되어야 할 시각화에서 빠지곤 합니다. 여기서는 신뢰구간이 무엇인지 검토하고, 단일 추정치와 연속 함수 모두에 대해 이를 시각화하는 방법을 배웁니다. 더불어 불확실성을 평가하는 부트스트랩 재표집 기법과 그 올바른 시각화 방법도 다룹니다.
시각화는 종종 일반론적 모범 사례만을 따로 배우게 됩니다. 하지만 실제로는 상황에 따라 원칙을 유연하게 적용해야 합니다. 초기의 거친 탐색형 시각화부터 최종 결과물의 글꼴 크기를 다듬는 작업까지, 이 단원에서는 데이터 과학 워크플로의 각 단계에서 시각화를 최적화하는 방법을 깊이 있게 살펴봅니다.
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