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진짜 업무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석
파이썬 코딩 없이 생성형 AI로 데이터 기초부터 머신러닝까지 한 권으로 해결하기
디지털북스 2025.03.10.
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책소개

목차

추천사
프롤로그

PART 1 누구나 코딩 없이 AI 하는 시간

Chapter 1 데이터 세상에 사는 세 사람: 느닷없이 나타난 AI를 마주할 때
01 각자의 방식대로 데이터 세상을 바라보다
02 데이터 과학자, 데이터 개발자, 도메인 기술자
03 AI가 바꾸어 놓은 데이터 세상 - 우리가 맞이할 새로운 시대

Chapter 2 문과 직장인의 AI - 노코드 데이터 분석: 말과 글이 AI를 만날 때
01 AI는 이과가 만들지만 기회는 문과에게 있다
02 인사 담당자 - AI로 한 달 걸리던 동료 평가 하루 만에 끝내기
03 출판 편집자 - AI로 베스트셀러 출판 기획하기
04 펀드 매니저 - 감으로 하던 투자에서 데이터로 하는 퀀트 투자로

Chapter 3 이과 직장인의 AI - 노코드 데이터 분석: 도메인 지식이 AI를 만날 때
01 모두는 각자의 분야에서 ‘애플리케이션-X’이다
02 바이오 개발자 - AI에게 보는 법을 가르치는 이미지 분류 분석
03 자동차 설계자 - 베테랑 설계자의 오랜 경험을 AI에 담다
04 시뮬레이션 연구원 - AI 스스로 학습하여 시뮬레이션부터 최적화까지

PART 2 모두가 AI를 써야 하는 이유

Chapter 4 AI 그리고 데이터 분석 오리엔테이션
01 AI 학습의 방향과 시작점
02 AI 꼭 쓰셔야 합니다
03 AI - 노코드 데이터 분석 팁 10가지

Chapter 5 AI - 노코드 데이터 분석을 위한 AI - 노수식 통계
01 AI - 노수식 통계 - 작은 세상에서 큰 세상을 바라보는 통계
02 AI - 노수식 확률 - 큰 세상에서 작은 세상을 바라보는 확률
03 AI - 노수식 분포 - 과거 데이터를 가장 자연스럽게 설명하는 분포
04 AI - 노수식 신뢰 - 과거 데이터에서 미래 데이터를 예측하는 신뢰

Chapter 6 AI는 도구가 아닙니다 자비스입니다!
01 못하는 것 빼고 다 하는 AI - 인간 언어(자연어)
02 못하는 것 빼고 다 하는 AI - 기계 언어(컴퓨터 코드)
03 챗GPT 고급 데이터 분석 세팅 공개 - 세팅 전과 후 하늘과 땅 차이!

PART 3 아무나 할 수 있는 AI-노코드 데이터 분석

Chapter 7 1단계 - 문제 발견하기: AI보다 사람이 유일하게 잘하는 것
01 문제와 현상 구분하기 - 문제가 무엇인지 모르는 것이 문제다
02 문제 탐색하기 - 학교에선 문제를 풀지만 실무에선 문제를 만들어야 한다
03 문제 만들기 - AI 시대에는 문제 만드는 사람이 성공한다

Chapter 8 2단계 - 데이터 준비하기: AI와 사람이 함께 해야 하는 것
01 데이터 업로드 - 데이터 분석의 첫걸음
02 데이터 전처리 - AI에게 맡기세요
03 탐색적 데이터 분석(EDA) - AI와 함께 데이터 이해하기
04 실무 데이터 분석의 현실과 기대 - 과소평가된 데이터 전처리

Chapter 9 3단계 - 데이터 속 패턴 찾기: AI가 사람보다 월등히 잘하는 것
01 AI - 노코드 시각화 1 - 정령 내가 이 그래프를 그렸단 말입니까!
02 AI - 노코드 시각화 2 - 비교 시각화
03 AI - 노코드 시각화 3 - 관계 시각화
04 AI - 노코드 시각화 4 - 분포 시각화
05 좋은 시각화는 고래도 춤추게 한다
06 실무 데이터 분석 기법-가장 유용한 데이터 분석 기법 베스트 5
07 다시 생각하기 - 데이터 분석에서 다시 생각해 봐야 할 것들

참고문헌

저자 소개 1

머신러너

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이기복

본명 이기복. 직장인 투자자이며 AI 시뮬레이션 연구자. 필명 ‘머신러너’는 “주식 투자에서 만족할 만한 수익을 내기 위해서는 학습 기계가 돼라”라는 찰리 멍거의 말에서 따왔다. 기계처럼 학습하며(learner) 멈추지 않고 묵묵히 뛴다(runner)는 의미다. 여기에 기계공학 아이덴티티는 덤이다. 13년간 쌓아온 시뮬레이션과 데이터 분석가 기질을 투자로 확장했고, 그 과정에서 주식 데이터 수집·분석 도구인 ‘EAM-system’을 개발했다. 투자 관련 데이터와 최신 AI 트렌드, 투자 메모 등을 독자 전용 홈페이지(www.ai-stock.co.kr)에 매주 업로드한다.
본명 이기복. 직장인 투자자이며 AI 시뮬레이션 연구자. 필명 ‘머신러너’는 “주식 투자에서 만족할 만한 수익을 내기 위해서는 학습 기계가 돼라”라는 찰리 멍거의 말에서 따왔다. 기계처럼 학습하며(learner) 멈추지 않고 묵묵히 뛴다(runner)는 의미다. 여기에 기계공학 아이덴티티는 덤이다.

13년간 쌓아온 시뮬레이션과 데이터 분석가 기질을 투자로 확장했고, 그 과정에서 주식 데이터 수집·분석 도구인 ‘EAM-system’을 개발했다. 투자 관련 데이터와 최신 AI 트렌드, 투자 메모 등을 독자 전용 홈페이지(www.ai-stock.co.kr)에 매주 업로드한다.

전작 《챗GPT 노코드 데이터 분석》이 ‘AI와 일’의 만남이라면, 《할 수 있다! AI 주식 투자》는 ‘AI와 투자’의 만남이다. 생성형 AI를 일과 투자에 적극적으로 접목한 지 3년 차, 학습 기계가 되기로 마음먹고 투자서를 독파하며 주식시장을 공부한 지 8년 차다. AI와 주식 투자의 교차점만큼은 누구보다 자신 있는 조합이다. 버핏클럽 웹진에 ‘AI 주식캠프’ 칼럼을 연재 중이다.

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품목정보

발행일
2025년 03월 10일
쪽수, 무게, 크기
480쪽 | 1222g | 188*257*29mm
ISBN13
9788960884786

출판사 리뷰

챗GPT와 AI가 바꾸는 실무 데이터 분석의 미래

데이터 분석, 더 이상 특정 전문가만의 영역이 아닙니다. 이 책은 현대차그룹 시뮬레이션 연구원으로 활동하며 13년간 데이터 기반 문제 해결과 AI 솔루션 개발을 해온 저자가, 비전공자와 실무자 모두가 코딩 없이 AI와 데이터를 활용할 수 있도록 돕기 위해 집필한 결과물입니다.

AI-노코드 분석이라는 혁신적 접근법을 통해, 복잡한 코딩이나 어려운 통계를 몰라도 누구나 자신의 자리에서 데이터를 활용한 의사결정을 내릴 수 있는 방법을 제시합니다. 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 문과 직장인은 인사 평가와 출판 기획, 이과 직장인은 자동차 설계와 바이오 개발 등 각자의 업무에서 AI와 데이터를 접목해 실무 혁신을 이루는 과정을 구체적인 사례로 풀어냈습니다.

이 책의 가장 큰 장점은, AI와 인간이 각자의 강점을 살려 협업하는 데이터 분석 프로세스를 단계별로 설명한다는 점입니다. 문제를 발견하는 인간의 통찰, 데이터를 준비하는 인간과 AI의 협업, 패턴을 찾는 AI의 강점을 조화롭게 활용하는 3단계 접근법은 독자들이 실제 업무에서 바로 적용할 수 있는 실질적인 가이드를 제공합니다.

AI가 모든 업무에 스며드는 시대, 데이터 분석은 더 이상 어려운 기술이 아닌 누구나 할 수 있는 일상이 되었습니다. 이 책은 AI와 노코드 데이터 분석이 열어갈 미래를 준비하고자 하는 모든 이들에게 든든한 길잡이가 될 것입니다.

이런 분들에게 추천합니다!

● 데이터 분석이 필요하지만 코딩이 두려운 직장인!
● AI와 데이터 분석을 활용해 업무 효율성을 높이고 싶은 실무자!
● 비전공자로서 데이터 분석 역량을 키우고 싶은 학생!

이 책에서 얻을 수 있는 것

● 코딩 없이 챗GPT와 노코드 도구로 데이터 분석하는 실무 비법
● 문과, 이과 상관없이 각자의 분야에서 데이터 기반 의사결정하는 방법
● 문제 발견, 데이터 준비, 패턴 분석까지 AI와 협업하는 단계별 분석 노하우

AI가 모든 것을 바꾸고 있는 지금, ‘데이터 분석은 어렵다’는 편견을 깨고, 누구나 AI와 함께 데이터로 일하는 법을 익혀보세요!

『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』이 여러분의 데이터 여정을 함께 할 것입니다!

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