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코드 인터프리터와 함께라면 누구나 데이터 과학자가 될 수 있습니다!
이 책은 ChatGPT의 코드 인터프리터가 무엇인지, 이것으로 무엇을 할 수 있는지 알려줍니다. 통계와 개발을 모르는 보통 직장인을 위해서 썼습니다. 구체적으로는 귀찮은 엑셀 파일 정리를 코드 인터프리터로 3분 만에 해내는 방법을 적었습니다. 숫자로 표기되는 정형 데이터와 이미지 같은 비정형 데이터를 3분 만에 분석하는 방법을 다양하게 다뤘습니다. 마지막에는 차트를 만들고 지도를 그리는 등 데이터를 3분 만에 시각화하는 방법도 설명합니다.

AI가 사람을 대체하지 않습니다. AI를 잘 쓰는 사람이 AI를 쓰지 않거나 잘 못 쓰는 사람을 대체할 뿐입니다!
우리는 어차피 AI와 같이 일해야 하는 'Working with AI' 시대에 들어왔습니다. 이런 사실을 깔끔하게 인정하고 받아들이는 것이 보통 직장인의 생존법이지 않을까요?

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

V 챗GPT의 코드 인터프리터 사용법
V [데이터 전처리] 3분 만에 엑셀 파일 정리하기
V [데이터 전처리] 3분 만에 엑셀 파일 데이터 정리하기
V [데이터 분석] 3분 만에 정형 데이터 분석하기
V [데이터 분석] 3분 만에 비정형 데이터 분석하기
V [데이터 시각화] 3분 만에 데이터 시각화하기

코드 인터프리터와 함께라면 누구나 데이터 과학자가 될 수 있습니다!

이 책은 ChatGPT의 코드 인터프리터가 무엇인지, 이것으로 무엇을 할 수 있는지 알려줍니다. 통계와 개발을 모르는 보통 직장인을 위해서 썼습니다. 구체적으로는 귀찮은 엑셀 파일 정리를 코드 인터프리터로 3분 만에 해내는 방법을 적었습니다. 숫자로 표기되는 정형 데이터와 이미지 같은 비정형 데이터를 3분 만에 분석하는 방법을 다양하게 다뤘습니다. 마지막에는 차트를 만들고 지도를 그리는 등 데이터를 3분 만에 시각화하는 방법도 설명합니다.



AI가 사람을 대체하지 않습니다. AI를 잘 쓰는 사람이 AI를 쓰지 않거나 잘 못 쓰는 사람을 대체할 뿐입니다!

우리는 어차피 AI와 같이 일해야 하는 ‘Working with AI’ 시대에 들어왔습니다. 이런 사실을 깔끔하게 인정하고 받아들이는 것이 보통 직장인의 생존법이지 않을까요?



★ 이 책에서 다루는 내용 ★



? 챗GPT의 코드 인터프리터 사용법

? [데이터 전처리] 3분 만에 엑셀 파일 정리하기

? [데이터 전처리] 3분 만에 엑셀 파일 데이터 정리하기

? [데이터 분석] 3분 만에 정형 데이터 분석하기

? [데이터 분석] 3분 만에 비정형 데이터 분석하기

? [데이터 시각화] 3분 만에 데이터 시각화하기

▣ 01장: 월 $20로 데이터 과학자 되기
1. 누구나 데이터 과학자가 될 수 있다
__ChatGPT 코드 인터프리터란?
__나도 이제 데이터 과학자!
__ChatGPT에 파일을 올릴 수 있다
__클라우드에서 파이썬을 실행한다
__스스로 코드 오류를 수정한다
__결과를 차트나 파일로 출력해 준다
2. ChatGPT 코드 인터프리터 사용하기
__ChatGPT 접속
__ChatGPT Plus로 업그레이드
__코드 인터프리터 사용 설정
3. 코드 인터프리터를 사용하기 전에 알아야 할 것
__ChatGPT의 특성을 그대로 가지고 있다
__베타 버전의 한계를 그대로 가지고 있다
__외부 라이브러리를 사용할 수 없다
__텍스트 분석이나 시각화 과정에서 한글을 처리하지 못 한다
__사용 횟수와 업로드 용량에 한도가 있다
__세션이 중간에 초기화될 수 있다
__파일을 찾을 수 없는 404 오류가 생길 수 있다
__코드 오류를 계속 해결하지 못할 수 있다

▣ 02장: 3분 만에 데이터 과학자 되기
4. 월별 수강생 엑셀 파일을 하나로 합치기
5. 엑셀의 월별 시트를 개별 파일로 나누기
6. 두 엑셀 파일에서 중복 수강생 찾기
7. 여러 엑셀 파일에서 중복 수강생 찾기
8. 두 회사의 재무제표 파일에서 영업수익률 비교하기

▣ 03장: 3분 만에 엑셀 데이터 정리하기
9. 잘못된 휴대폰 번호 바로잡기
10. 빠진 데이터 채워 넣기
11. 잘못된 수식 바로잡기
12. 보안 데이터 비식별화하기
13. 테스트 데이터 만들기

▣ 04장: 3분 만에 정형 데이터 분석하기
14. 설치 기사별 고객만족도 비교하기(기술 통계량)
15. 편의점 즉석식품 매출과 기온의 관계 분석하기(상관관계, 시계열 분석)
16. 사무실 매매가 예측하기(회귀 분석)
17. 온라인 쇼핑몰 유저의 배너 클릭 여부 분석하기(의사결정나무)
18. 신입사원 300명 중에서 대표 사원 4명 뽑기(k-평균 군집분석)
19. 신입사원 300명 중에서 대표 사원 4명 뽑기(k-평균 군집분석)
20. 팀원 이메일 송수신 정보로 소통 분석하기(소셜 네트워크 분석)
21. 효율적인 상품 배송 방법 찾기(최적화 모델과 그리디 알고리즘)

▣ 05장: 3분 만에 비정형 데이터 분석하기
22. ZOOM 대화 텍스트 분석하기(텍스트 파싱)
23. HTML 파일에서 뉴스 제목 추출하기(HTML 파싱)
24. 쇼핑몰 댓글 긍부정 분석하기(감성분석)
25. 이미지에서 메인 컬러 코드 찾아내기(k-평균 군집분석)
26. 명함에서 텍스트 추출하기(광학문자인식)
27. 같은 소리인지 찾아내기(교차 상관분석)

▣ 06장: 3분 만에 데이터 시각화하기
28. 차트 만들고 수정하기
29. 여러 개의 차트 그리기
30. GIF 애니메이션 차트 만들기
31. 우리나라 행정구역 지도 그리기
32. 사진으로 슬라이드 영상 만들기

▣ 07장: 부록
33. 파이썬 주요 라이브러리 종류와 설명
__NumPy(넘파이)
__Pandas(판다스)
__Matplotlib(맷플롯립)
__Seaborn(시본)
__Openpyxl(오픈파이엑셀)
__zipfile(집파일)
__Plotly(플로틀리)
__SciPy(사이파이)
__Statsmodels(스태츠모델)
__Scikit-learn(사이킷런)
__TensorFlow(텐서플로)
__Keras(케라스)
__PyTorch(파이토치)
__Networkx(네트워크엑스)
__PuLP(펄프)
__NLTK(자연어툴킷)
__BeautifulSoup(뷰티풀수프)
__OpenCV(오픈씨브이)
__Folium(폴리움)
__Imageio(이미지아이오)
__Geopandas(지오판다스)
34. 알면 좋은 파이썬 기초 문법
__변수(Variables)
__주석(Comments)
__데이터 타입(Data Types)
__연산자(Operators)
__조건문(Conditional Statements)
__반복문(Loops)
__함수(Functions)
__클래스(Classes)/객체(Object)
__리스트(Lists)
__사전(Dictionaries)
__예외처리(Exception Handling)
__모듈(Modules)/패키지(Packages)
35. 이 책에서 사용한 프롬프트