진짜 업무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석
파이썬 코딩 없이 생성형 AI로 데이터 기초부터 머신러닝까지 한 권으로 해결하기
$37.42
SKU
9788960884786
[Free shipping over $100]
Standard Shipping estimated by Mon 05/5 - Fri 05/9 (주문일로부 10-14 영업일)
Express Shipping estimated by Wed 04/30 - Fri 05/2 (주문일로부 7-9 영업일)
* 안내되는 배송 완료 예상일은 유통사/배송사의 상황에 따라 예고 없이 변동될 수 있습니다.
| Publication Date | 2025/03/10 |
| Pages/Weight/Size | 188*257*30mm |
| ISBN | 9788960884786 |
| Categories | IT 모바일 > 인공지능 |
Description
13년 경력의 시뮬레이션 연구원이 직접 현장에서 검증한 AI 데이터 분석 노하우 공개!
이제는 더 이상 데이터 분석이 전문가만의 영역이 아니다. 비전공자라도, 코딩을 몰라도 누구나 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석을 쉽게 시작할 수 있다. 『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』은 AI 시대, 데이터 중심 업무 환경에서 바로 적용할 수 있는 실무형 데이터 분석법을 소개한다.
이 책은 단순한 기술서가 아니다. 저자가 자동차 시뮬레이션 연구원으로서의 경험을 바탕으로, 인사 평가, 출판 기획, 바이오 개발 등 다양한 직무에서 데이터를 활용하는 사례들을 연구하고 분석해 집필한 내용을 담았다. 복잡한 코딩 없이도 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석에 성공한 직장인들의 이야기를 통해, 독자들은 자신만의 업무에 AI를 적용하는 구체적인 방법을 배울 수 있다.
이제는 더 이상 데이터 분석이 전문가만의 영역이 아니다. 비전공자라도, 코딩을 몰라도 누구나 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석을 쉽게 시작할 수 있다. 『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』은 AI 시대, 데이터 중심 업무 환경에서 바로 적용할 수 있는 실무형 데이터 분석법을 소개한다.
이 책은 단순한 기술서가 아니다. 저자가 자동차 시뮬레이션 연구원으로서의 경험을 바탕으로, 인사 평가, 출판 기획, 바이오 개발 등 다양한 직무에서 데이터를 활용하는 사례들을 연구하고 분석해 집필한 내용을 담았다. 복잡한 코딩 없이도 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석에 성공한 직장인들의 이야기를 통해, 독자들은 자신만의 업무에 AI를 적용하는 구체적인 방법을 배울 수 있다.
Contents
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
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