# [12/22] Digital Technical Writing

###### tags: `여천` `레벨 1` `데이터 과학`

1. 온라인 공유 : https://bit.ly/3YIl1C4
1. 강의자료: https://r2bit.com/curriculum/

# 참여

## 강사

강사 : 이광춘

## 수강생

1. 이준행
1. 신용주
1. 이헌상
1. 이재성
1. 박성훈
1. 한규운
1. 송승혁
1. 신용중
1. 조세준
1. 윤영조
1. 문보국
1. 이준영
1. 신진우

# 교육순서


- [ ] 자기소개
- [ ] 환경설정
- [ ] 디지털 문서
- [ ] 데이터 과학
- [ ] ...

# 동영상

- 현재:
- 단순 반복작업 (효율 감소)
- 이슈 발생 후 원인 분석으로 시간 지연
- 목표를 향해 가고 있으나 속도도 느리고 사람도 위험하고 제대로 정비되지도 않음(일단 각 분야의 전문가가 없음)
- 위에서 결정을 내리지 않고 외부컨설팅에 결정을 맡긴다
- 각 분야별로 데이터 수집은 하고 있으나 통합이 되지 않음
- 데이터는 많으나 정리가 잘 되지 않고 그때 그때 필요한 방법으로 데이터를 취합해서 보고
- 현재 데이터간의 상관관계를 분석할 때 트렌드의 경향성을 보고 판단한다.
- 사용 및 공유가 어려운 오래된 프로그램을 사용한다
- 미래:
- 대용량 데이터의 빠른 처리
- 단순 업무의 자동화
- 확고한 생각을 가지고 있는 리더의 방향성 제시
- 사전에 차이 분석을 미리미리 해서 빠른 대응 조치
- 쌓인 수많은 데이터를 종합 분석 하여 더욱 가치 있는 결과물 창출
- 데이터의 빠른 분석으로 가치있는 데이터로 의사결정
- App마다의 장점을 파악하여 사용하는 때를 정한다
- 1~2초 잠깐 멈췄지만 각 분야의 전문가가 완벽한 정비를 해냈고 목표를 향해 빠르게 질주할 수 있음.(동일한 목표를 갖고 각 전문가가 최선을 다해서 임무수행하여 결과를 만들어냄)
- 데이터의 양이 많다면 학습을 시켜 데이터의 상관관계를 분석 할 수 있다.

# 문서 도구설치

> [쿼토(Quarto)](https://r2bit.com/curriculum/04_setup_r.html)

설치 확인
윈도우에서 cmd 콘솔 창을 열고... 다음 명령어로 확인한다.

$ `quarto --version`

> [팬독(Pandoc)](https://pandoc.org/installing.html)

$ `pandoc --version`

# 마크다운

- 처음 듣는다: XXXxxxxxxxx
- 사용은 해봤다:X
- 가끔 코딩할 때 사용한다:X
- 매일 사용한다:

마크다운 맛보기: http://bit-edu.iptime.org/docs/digitalwriting/

# 디지털 글쓰기 WYSWYG

참고: https://r2bit.com/quarto/writing/

# 계산(Computation)

Observable JS
https://observablehq.com/@d3/gallery

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# 프로젝트 개요서 작성

# 제목

# 목적

# 데이터

# 방법론

# 가설...

# 실험/분석 결과

# 결론

# 향후 계획

# ipynb → .html or .docx

http://aispiration.com/nlp2/

jupyter nbconvert --execute --to html project.ipynb

jupyter nbconvert --execute --to html project.ipynb

# 도커

- 처음 듣는다: XXxxXxxx
- 사용은 해봤다:x
- 가끔 코딩할 때 사용한다:
- 매일 사용한다:

설치 헬로월드: https://hub.docker.com/_/hello-world

1. docker pull hello-world
2. docker run hello-world
3. docker run -it ubuntu bash

# 리눅스

https://gitforwindows.org/