데이터저널리즘 (2026)
경희대학교 미디어학과 | 월수 10:30~11:45 | 정408
📋 강의개요 · 평가방법 · 교재
💻 개발환경: VSCode + Gemini CLI
🔑 API: Google AI Studio (Gemini 2.5 Flash-Lite)
🌐 통합 플랫폼: Streamlit +components.html()JS 임베드
🤖 AI 챗봇: chat.khu.ac.kr — 경희대 구성원 무료 제공
🖥️ OS: Windows → WSL 사용 / Mac → 그대로 사용
Part 1. 기초 — 파이썬 & Pandas (1~4주)
1주차 (3/4, 3/9)
데이터저널리즘 소개 & 환경 설정
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- (강의) 데이터저널리즘: 이론과 실무
- (실습) WSL, VSCode, Gemini CLI 사용법
– 윈도우
– Mac - AI 도구 체험: NotebookLM, Perplexity, Google AI Studio
- (데이터) 공공데이터포털 교통사고다발지역
2주차 (3/11, 3/16): 파이썬 기초 (1)
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- (실습) 파이썬 기초 실습: 변수, 자료형, 리스트, 조건문, 반복문, 함수, 클래스 등
- (자료) cheat sheet
3주차 (3/18, 3/23): 파이썬 기초 (2)
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- (실습) pandas 실습: 표 형태의 데이터(DataFrame)를 다루고 분석
- (자료) cheat sheet: pandas
- (실습) numpy 실습: 수치 계산과 배열 연산
- (자료) cheat sheet: numpy
- (데이터) 교통사고다발지역
4주차 (3/25, 3/30): 데이터 분석 — Pandas
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- 위 내용 계속
Part 2. 수집 — 크롤링 · API (5~6주)
5주차 (4/1, 4/6): 웹 기초 + 웹스크래핑
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6주차 (4/8, 4/13): 데이터 수집 심화 — API 활용
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- (강의) API: 이론과 실습
- (실습) 네이버 API 수집: 네이버 API 검색 수집(엔드포인트 7종)
Part 3. 분석 — AI 대량 분석 자동화 (7주)
7주차 (4/15, 4/20): LLM 활용 데이터 분석: 텍스트 + 이미지
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- (강의) LLM 활용 데이터 분석: API, 텍스트, 이미지, json, pandas
- (실습) 구글 시트 =AI()로 대량 텍스트 분류
- (실습) NotebookLM 심층 활용
Part 4. 시각화 — JavaScript 인터랙티브 시각화 (8~10주)
8주차 (4/22, 4/27): JS 시각화 입문 — JavaScript 기초
★ 조별 프로젝트 기획안 제출 (4/27, 중간고사 대체)
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- (강의) JavaScript 기초: javaScript 기초 - 변수(let/const), 함수, 조건문, 반복문, DOM 조작
9주차 (4/29, 5/4): 인터랙티브 그래프(Chart.js) +
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- (강의) charts: Bar, Line, Pie, Doughnut, Radar, Scatter, Bubble, Mixed, Treemap, 인터랙티브 필터
- (강의) more charts: 워드클라우드, Sankey, Calendar Heatmap, Sunburst, Boxplot, Gauge, Funnel 등 시각화 추가
10주차 (5/6, 5/11): 네트워크 시각화(vis.js), 지도 시각화(Leaflet), Scrollytelling
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-(강의) network: vis-network, D3, Cytoscape 기반 Force Network, Tree, 양분망, 의미연결망
-(강의) maps: Leaflet 지도, 마커, 클러스터링, 히트맵, 코로플레스, 폴리라인·폴리곤, 베이스맵 전환
-(강의) scrollytelling: DataTables, Scrollama, 스크롤리텔링, 스티키 차트, 인터랙티브 기사 제작
-(강의) js 시각화를 위한 프롬프트 사용법: 교통사고 데이터 사례: 위 시각화에 대한 사례 실습. 프롬프트 중심 바이브 코딩
Part 5. 웹앱 — 통합 · 배포 (11~14주)
11주차 (5/13, 5/18): 웹 개발, 빌드, 배포 + 챗봇
※ 5/18(월) 휴일 — 1회 수업
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-(강의) 웹 개발 빌드 배포
-(강의) github 사용법: 배포를 위해
-(실습 예제) 챗봇 만들기 프롬프트
12주차 (5/20, 5/25): 내용 통합 웹 배포
※ 5/25(일) 휴일 — 1회 수업
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- (실습) 프로젝트 웹페이지 구성_프롬프트
- (실습 자료) 프로젝트 웹페이지 구성_가상자료
13주차 (5/27, 6/1): 전통적 취재보도 방법론
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- (강의) 취재방법론: 현장 취재, 인터뷰, 자료 취재
- (강의) 보도_기사작성: 스트레이트, 해설, 피처, 기획기사 사례
- (강의) 보도사진_촬영편집_원칙: 보도사진의 특성, 촬영과 편집, 윤리
14주차 (6/3, 6/8): 데이터 수집-분석-시각화-배포 통합 실습
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- 자유 주제 강의 및 실습 복습 상담
Part 6. 발표 & 평가 (15~16주)
15주차 (6/10, 6/15): 최종과제 제출(6/14 오후 3시, 이캠퍼스), 조별 발표(6/15, 6/17)
- (6/15) 1~3조 발표
- (6/17) 4~6조 발표
16주차 (6/17, 6/22): 데이터처리능력 테스트
- 시험 (6/22): 컴퓨터 AI 활용 과제 수행(코드와 결과물을 이캠퍼스에 제출)
- 408호(학번 끝자리 짝수) 402호(학번 끝자리 홀수)