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삐뿔즈 PENTAPRISM 샤우트 살롱학 바이럴 영상

“샤우트” 검색 결과 292개

CULTURE > 수상한 펜타문화

샤우트의 도서증정이벤트

펜타브리드 뉴스레터 샤우트 416호 발행~! 과동시에 이벤트 진행합니다 　영국 켄트대학교 연구진들의 리서치에 따르면크리에이티브한 사람들은 그렇지 않은 사람들보다평균적으로 죽음에 대한 두려움이 적었다고 해요. 이상과 혁신을 세상에 만들어내는 크리에이터들.죽음이라는 현실적인 상황을 초월하는 업을 하고 있기에 그런 걸까요?　

COMPANY > 육감적 기업홍보

펜타브리드 웹진, 펜타프리즘과 샤우트로 이원화

펜타브리드 커뮤니케이션팀에서 발행해 온 웹진인 샤우트가 새로운 모습으로 진화한다. 기존 뉴스레터인 ‘샤우트’를, 내부 소식지인 ‘펜타프리즘’과 임팩트 비즈니스 콘텐츠 전문 매체인 ‘NEW 샤우트’로 이원화 한 것. 펜타브리드는 지난 16년 간 샤우트의 발행 호수를 홀수와 짝수로 구분해 365호째 발행해왔다. 주요 프로젝

CULTURE > 수상한 펜타문화

제 2회 샤우트 콘서트 '살롱학'

지난주 2월 27일 금요일 저녁 7시 30분, 펜타브리드의 복합문화공간인 살롱드파이브에서는 배움이 있는 샤우트 콘서트 살롱학이 열렸습니다.각 분야의 크리에이터들을 초청, [전략적 미디어 커뮤니케이션을 통해 상대방에게 영향력을 미치는 법]을 주제로 열린 PR 강연 행사였는데요,플레이그라운드 김홍탁 CCO님의 오프닝, PR스

CULTURE > 엣지있는 아티클

역대 펜타브리드 에디터들의 샤우트 편집 스토리

샤우트 300호 발행을 기념하여 300호가 발행되기까지 편집을 맡았던 샤우트 에디터들들의 편집 스토리를 들어봤다. 샤우트의 개편을 담당했던 뿌듯한 추억, 편집 시간을 맞추느라 어려웠던 기억과 같은 재미있는 에피소드와 앞으로도 펜타브리드만의 색깔이 뚜렷한 뉴스레터로 승승장구하며 장수하길 바라는 300호 축하 메시지까지 전해

CULTURE > 엣지있는 아티클

로우코드(Low Code)와 노코드(No-Code), 새로운 시대의 도약

오늘날의 기업은 신속하고 현대적인 소프트웨어 개발에 대한 요구가 과거와는 다르게 새로운 접근 방식을 요구하고 있습니다. 이전에는 소프트웨어 개발은 코딩에 대한 전문 지식이 필수적이었지만, 오늘날에는 꼭 그렇지 않습니다. 로우코드와 노코드 플랫폼은 이러한 변화의 중심에 서 있으며, 코딩에 의존하지 않으면서도 혁신적인 솔루션

CULTURE > 엣지있는 아티클

래리 테슬러의 법칙과 복잡성의 단순화 : 시대를 초월하는 디자인 원칙

역사는수많은 법칙과 이론이 등장하고 사라지는 과정을 반복해왔습니다. 이러한 변화 속에서도 일부 법칙은 그가치를 인정받으며 지속적으로 영향력을 발휘해왔습니다. 디자인과 기술의 세계에서도 마찬가지로 변하지 않는원칙들이 존재하는데, 그 중에서도 테슬러의 법칙은 복잡성의 단순화를 이해하는데 있어 여전히 중요한 원칙으로자리 잡고

CULTURE > 엣지있는 아티클

디자이너에게 디자인이란?

[이미지 출처]PIXABAY 디자이너라는 직업으로 살아가다 보면, 주변에서 디자인을 해달라는 부탁을 받는 일들이 종종 있습니다. ‘이거 좀 이쁘게 만들어줘’ ‘예쁘게 디자인 좀 해줘’ 보통 이런 부탁들은 시각적으로 예쁘게 만들어 달라는 요청일 때가 대부분입니다. 그럴 때마다 “디자인은 예쁘게만 만드는 게 전부가 아니란다”

CULTURE > 엣지있는 아티클

표절과 레퍼런스 사이

하늘아래 새로운 것은 없다. 크리에이터에게 너무나 익숙한 말이죠. 이미 대부분의 크리에이티브는 존재했던 아이디어에서 영감을 얻어 시작되곤합니다. 그래서 크리에이터라면 자신만의 즐겨찾기 웹사이트를 수집하며 아이디어의 씨드를 얻을텐데요. 세상에 존재하고 있는 크리에이티브를 프로젝트에 맞게, 어떻게 하면 다르게 바꿔 풀어볼 수

CULTURE > 엣지있는 아티클

데이터 분석의 성공 요건

데이터의 중요성에 대한 인식은 이미 오래 전부터 있어왔고 전문가, 비전문가를 떠나 비즈니스 산업 전반에 걸쳐 데이터 가치에 대해서는 누구나 공감하고 있습니다. 넘치는 데이터들을 어떻게 분석해서 활용하느냐가 경쟁력이 되는 데이터 분석! 데이터 분석 전문가 “이토 고이치로”가 말하는 데이터 분석의 성공 요건을 알아보겠습니다.

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