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 ## 아이템 선정 동기
 
+### 1. 쉽고 편하게 사용할 수 있는 데이터 분석 및 시각화 라이브러리를 찾아보자!
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+### 2. 그리고 더 많은 사람들이 사용할 수 있도록 알리자!
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 ### seaborn: 간단한 코드로 구현하는 시각화 기능
 1. matplotlib 기반의 손쉬운 사용법
     * Seaborn은 사용하기 쉬운 고수준 인터페이스를 제공하여 데이터 시각화 작업을 간편하게 만들 수 있다.
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     * 하지만, 편리하지만 강력한 기능을 갖고 있어 유용한 도구가 될 수 있다.
 * pygwalker 관련 웹사이트: https://docs.kanaries.net/pygwalker 
 
-## 개발 과정에서의 어려움
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-## 감상
+## 콘텐츠 제작 과정에서의 어려움
+1. colab에서 한글 포맷을 default로 지원하지 않음
+    * seaborn을 설명할 때 영어로 하면 상관없지만, 한글로 그래프를 출력하면 글자가 깨진다.
+    * 따라서, 한글로도 출력할 수 있도록 폰트를 설치하고, 적용하는 과정을 별도로 공부했다.
+    * 참고 자료: https://stackoverflow.com/questions/48374379/display-foreign-language-in-matplotlib-in-virtual-env 
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+2. 눈높이를 맞추기 위한 자동완성 사용 지양
+    * 코딩에 익숙하지 않은 비전공자도 영상을 볼 수 있으므로 단축키를 최대한 사용하지 않고 코드를 작성했다.
+    * 또한, 사전에 모든 그래프를 미리 확인한 후, 그래프 구현 파트는 일일이 코드를 작성했다.
+    * 자동완성 없이 모두 구현하려니 리허설 시간이 생각보다 오래 걸렸다.
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+## 느낀점 및 마무리
+* matplotlib와 seaborn 라이브러리를 몇 년간 사용해왔지만, 새로운 기능들을 접할 수 있었다.
+* 기존에 모르고 그냥 쓰던 파라미터들에 대하여 자세히 알게 되었다.
+* 자주 사용하던 함수들도 자동완성없이 실시간으로 구현하려니 생각보다 막히는 부분이 많았고, 그만큼 성장할 수 있었다.
+* pygwalker를 사용하는 유저들이 증가하여 더욱 매력있는 오픈소스가 되었으면 좋겠다.