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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "d1e05715f9d97de6c4f1fb0c5a4702c0",
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"translation_date": "2025-08-25T17:19:02+00:00",
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"source_file": "6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/assignment.md",
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"language_code": "ko"
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# 행성 컴퓨터 데이터셋 탐색하기
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## 지침
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이 강의에서는 데이터 과학의 다양한 응용 분야에 대해 논의했으며, 연구, 지속 가능성, 디지털 인문학과 관련된 예제를 심도 있게 다뤘습니다. 이번 과제에서는 이러한 예제 중 하나를 더 자세히 탐구하고, 데이터 시각화 및 분석에 대한 학습 내용을 적용하여 지속 가능성 데이터에 대한 통찰을 도출해 보세요.
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[Planetary Computer](https://planetarycomputer.microsoft.com/) 프로젝트는 계정을 통해 접근할 수 있는 데이터셋과 API를 제공합니다. 과제의 보너스 단계를 시도하려면 계정을 요청하세요. 계정을 생성하지 않아도 사용할 수 있는 [Explorer](https://planetarycomputer.microsoft.com/explore) 기능도 사이트에서 제공합니다.
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`단계:`
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Explorer 인터페이스(아래 스크린샷 참조)는 데이터셋(제공된 옵션 중에서 선택), 사전 설정된 쿼리(데이터 필터링), 렌더링 옵션(관련 시각화 생성)을 선택할 수 있게 해줍니다. 이번 과제에서 여러분의 임무는 다음과 같습니다:
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1. [Explorer 문서](https://planetarycomputer.microsoft.com/docs/overview/explorer/)를 읽고 옵션을 이해하세요.
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2. 데이터셋 [카탈로그](https://planetarycomputer.microsoft.com/catalog)를 탐색하여 각 데이터셋의 목적을 학습하세요.
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3. Explorer를 사용하여 관심 있는 데이터셋을 선택하고, 관련 쿼리와 렌더링 옵션을 선택하세요.
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`여러분의 과제:`
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이제 브라우저에 렌더링된 시각화를 연구하고 다음 질문에 답하세요:
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* 데이터셋에는 어떤 _특징_이 있나요?
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* 시각화가 제공하는 _통찰_ 또는 결과는 무엇인가요?
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* 이러한 통찰이 프로젝트의 지속 가능성 목표에 어떤 _의미_를 가지나요?
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* 시각화의 _제한점_은 무엇인가요? (즉, 어떤 통찰을 얻지 못했나요?)
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* 원시 데이터를 얻을 수 있다면, 어떤 _대체 시각화_를 만들고 싶으며, 그 이유는 무엇인가요?
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`보너스 포인트:`
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계정을 신청하고, 승인되면 로그인하세요.
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* _Launch Hub_ 옵션을 사용하여 원시 데이터를 노트북에서 열어보세요.
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* 데이터를 대화형으로 탐색하고, 생각했던 대체 시각화를 구현해 보세요.
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* 이제 여러분의 맞춤 시각화를 분석하세요. 이전에 놓쳤던 통찰을 도출할 수 있었나요?
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## 평가 기준
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탁월함 | 적절함 | 개선 필요
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다섯 가지 핵심 질문에 모두 답변했습니다. 현재 시각화와 대체 시각화가 지속 가능성 목표나 결과에 대한 통찰을 어떻게 제공할 수 있는지 명확히 식별했습니다. | 상위 3가지 질문에 대해 상세히 답변했으며, Explorer를 실질적으로 사용한 경험을 보여줍니다. | 여러 질문에 답변하지 않았거나, 세부 사항이 부족하여 과제를 의미 있게 시도하지 않았음을 나타냅니다. |
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**면책 조항**:
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