진짜 업무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석

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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