오전의 밝은 미래

파이썬 데이터 분석가 되기 + 챗GPT

챗GPT와 함께 파이썬 데이터 분석에 

도움이 될 만한 책을 소개해드릴게요.

http://app.ac/1j6oKHa73

★ 파이썬으로 데이터 분석을 하고 싶다면?

★ 파이썬 입문 그다음에 꼭 보세요!

★ ‘패스트캠퍼스’, ‘메가스터디’ 셀레나 쌤과 함께 실패 없이 완주하세요!

실력을 갖춘 데이터 분석가로 성장하려면 시작이 중요합니다. 그래서 이 책은 무엇부터 익혀야 하는지 막막한 입문자에게 데이터 분석 로드맵을 제시하고 개념과 실습, 그리고 실무팁까지 차근차근 설명합니다. 또한 챗GPT로 공부하는 방법을 함께 소개하여 다양한 관점에서 데이터 분석을 학습할 수 있도록 준비했습니다. 이어서 파이썬 데이터 분석에 꼭 필요한 5대장인 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 시본, 뷰티풀수프를 최신 트렌드에 맞게 그리고 실무에 유용하게 알려줍니다. 모든 장 끝에는 연습문제가 수록되어 있어 배운 내용을 점검할 수 있습니다.

〈되기〉 시리즈 소개

〈되기〉 시리즈는 이름 그대로 IT 분야에서 성장하려는 여러분을 위해 준비한 책입니다. 엄선된 IT 기술들을 로드맵과 함께 제시하고, 실무 중심으로 공부할 수 있도록 안내합니다. 여러분이 해당 분야에서 실무자로 빠르게 성장할 수 있도록 지원하겠습니다.

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저자(글) 셀레나

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인물정보

강사/학원장

패스트캠퍼스, 메가스터디, 국비 지원 강의를 통해 5,000명 이상의 수강생을 온라인과 오프라인에서 만나며 데이터 분석을 가르쳐 왔습니다. 수강생들이 데이터 분석을 처음 접할 때 겪는 어려움과 고민을 가까이에서 지켜보며, 어떻게 하면 더 쉽게 이해하고 실습할 수 있을지 끊임없이 고민했습니다. 이러한 경험을 바탕으로 누구나 부담 없이 데이터 분석을 시작할 수 있는 안내서가 되기를 바라며 이 책을 집필하였습니다.

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강의 및 컨설팅

- 패스트캠퍼스 : '실패 없이 완주하는 파이썬 데이터 분석 입문' 강의 런칭

- 삼성전자 : Citizen Developer 양성 과정 '파이썬 프로그래밍 기초'

- 대한의료정보학회 : '의료 데이터를 활용한 실전 분석' 튜토리얼

- 서강대학교, 숙명여자대학교, 한국교통대학교 : '파이썬을 활용한 머신러닝 및 데이터 분석 실습' 외 강의 및 컨설팅 진행

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목차

01장 수치 계산 라이브러리, 넘파이

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_01.1 넘파이와의 첫 만남

__넘파이 사용하기

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_01.2 넘파이 배열, ndarray

__1차원 배열 알아보기

__2차원 배열 알아보기

__3차원 배열 알아보기

__넘파이 배열의 축 이해하기

__넘파이의 축 번호는 왜 그럴까?

__넘파이 배열의 데이터 타입 살펴보기

__데이터 타입 확인해보기

__넘파이 배열의 장점 알아보기

__다양한 방법으로 넘파이 배열 생성하기

__넘파이 배열 속성 이해하고 출력해보기

__[챗GPT와 함께] 넘파이 3차원 배열 생성해보기

__초기화 함수로 넘파이 배열 생성하기

__일정한 간격의 넘파이 배열 생성하기

__arange( ) 함수와 linspace( ) 함수 비교하기

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_01.3 넘파이 배열로 다양하게 연산하기

__요소별 연산해보기

__[챗GPT와 함께] 넘파이 사칙연산 구하기

__수학 함수, 집계 함수와 함께 벡터화 연산해보기

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_01.4 배열 인덱싱과 슬라이싱

__인덱스 이해하기

__단일 요소 인덱싱 이해하기

__슬라이싱 이해하기

__논리형 인덱싱 이해하기

__정수 배열 인덱싱 이해하기

__[챗GPT와 함께] 넘파이 배열의 슬라이싱을 다른 프로그래밍 언어와 비교하기

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_01.5 배열의 형태 변형하기

__배열의 형태를 변형하여 새 배열을 반환하는reshape( ) 함수

__[챗GPT와 함께] reshape( ) 함수에서 -1을 쓰는 이유는 뭘까?

__원본 배열의 형태를 변형하는 resize( ) 함수

__1차원 배열로 변형하기

__전치 연산하기

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_01.6 배열 합치고 분할하기

__배열 합치기

__배열 분할하기

__학습 마무리

__연습문제

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02장 데이터 처리 라이브러리, 판다스

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_02.1 판다스 시작하기

__판다스와 넘파이의 특징

__판다스와 넘파이의 관계

__판다스를 사용해야 하는 이유

__시리즈란?

__데이터프레임이란?

__데이터 다운로드하고 다시 업로드하여 살펴보기

__판다스의 데이터 타입 알아보기

__[챗GPT와 함께] 샘플 데이터 생성 후 판다스에서 읽어보기

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_02.2 데이터 내용 확인하기

__데이터의 열과 행 확인하기

__데이터의 처음과 마지막 부분 확인하기

__데이터 구조 살펴보기

__[챗GPT와 함께] 데이터 구조 살펴보기

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_02.3 특정 열 선택하기

__시리즈 반환하기

__데이터프레임 반환하기

__[챗GPT와 함께] 판다스 특정 열 선택을 조건으로 활용하기 (1)

__[챗GPT와 함께] 판다스 특정 열 선택을 조건으로 활용하기 (2)

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_02.4 데이터 필터링하기

__비교 연산자 〉로 필터링하기

__부정 연산자 ~로 필터링하기

__논리 연산자 &나 |로 필터링하기

__[챗GPT와 함께] 데이터 필터링 기능 활용하기

__loc[ ]와 iloc[ ]로 필터링하기

__isin( ) 함수로 특정 값 필터링하기

__[챗GPT와 함께] isin( ) 함수와 조건문 비교하기

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_02.5 결측치 처리하기

__결측치가 뭐죠?

__결측치 처리가 중요한 이유?

__결측치 처리, 어떻게 해야 할까요?

__결측치 확인하기

__결측치 처리하기

__결측치를 처리한 데이터프레임을 파일로 저장하기

__[챗GPT와 함께] 결측치에 대해 물어보자!

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_02.6 데이터 통계 처리하기

__통계 구하기

__그룹별 집계하기

__[챗GPT와 함께] agg( ) 함수를 이용하여 통계 분석하기

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_02.7 데이터프레임에 행이나 열 추가하거나 삭제하기

__행과 열 추가하기

__행과 열 삭제하기

__학습 마무리

__연습문제

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03장 데이터 시각화 라이브러리, 맷플롯립

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_03.1 맷플롯립 시작하기

__맷플롯립 소개

__맷플롯립 사용하기

__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 장점 알아보기

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_03.2 그래프 꾸미기

__축과 관련 있는 옵션 사용해보기

__선과 관련 있는 옵션 사용해보기

__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 그래프 색상 설정하기

__제목 관련 옵션 사용해보기

__그래프 배경 관련 옵션 사용해보기

__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 그래프 그리기

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_03.3 다양한 그래프 그려보기(1)

__타이타닉 데이터셋 소개

__선 그래프 : 객실 등급에 따른 생존율 표시하기

__수직 막대 그래프 : 각 승선 항구에 따른 생존자 수 확인하기

__수평 막대 그래프 : 각 승선 항구에 따른 생존자 수 확인하기

__산점도 그래프 : 나이와 요금, 생존 여부 확인하기

__파이 차트 : 생존자, 사망자 비율 표현하기

__히스토그램 : 승객의 나이 분포 표시하기

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_03.4 다양한 그래프 그려보기(2)

__히트맵 : 두 변수의 상관 관계를 표시하기

__영역 채우기 그래프 : 나이대별 생존자와 사망자 수 표현하기

__박스 플롯 : 승객 나이의 데이터 분포, 중앙값, 이상치 살펴보기

__바이올린 플롯 : 승객 등급에 따른 나이 분포 표시하기

__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 박스플롯과 바이올린 플롯 활용에 대해 알아보기

__에러 바 : 요금의 평균과 표준편차 표현하기

__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 에러바를 이용한 기업 월간 주가 확인하기

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_03.5 그래프 한꺼번에 그려보기

__여러 종류의 그래프 그리는 방법 원리 설명

__개별 서브플롯을 하나씩 생성하기

__타이타닉 데이터셋으로 개별 서브플롯 하나씩 그리기

__개별 서브플롯을 동시에 생성하기

__타이타닉 데이터셋으로 개별 서브플롯 동시에 그리기

__하나의 서브플롯에 여러 그래프 그리기

__[챗GPT와 함께] 타이타닉 승객 등급별 요금 분포와 생존율 시각화하기

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_03.6 그래프 저장하기

__학습 마무리

__연습문제

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04장 데이터 시각화라이브러리, 시본

__04.1 시본 기본 개념

__시본 자체 데이터셋 불러오기

__팁 데이터셋 불러오기

__[챗GPT와 함께] Seaborn은 왜 별칭이 sns일까?

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_04.2 여섯 가지 그래프 이해하기

__시본 그래프는 어떤 것들이 있을까?

__범주형 변수 산점도 그래프

__빈도 그래프

__선형 회귀선이 있는 산점도 그래프

__히스토그램과 커널 밀도 추정 그래프

__조인트 그래프

__관계 그래프

__[챗GPT와 함께] 이상치 탐지 그래프는 어떤 그래프로?

__학습 마무리

__연습문제

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05장 웹 데이터 수집라이브러리, 뷰티풀수프

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_05.1 웹 데이터 수집 기본 개념

__웹 데이터를 수집할 때 주의할 점

__[챗GPT와 함께] robots.txt 알아보기

__[챗GPT와 함께] 야후 파이낸스와 네이버 파이낸스의 robots.txt 비교하기

__웹 데이터 수집 용어 정리하기

__웹 스크래핑은 어떤 과정으로 수행될까?

__뷰티풀수프 기초 사용 방법 알아보기

__웹 스크래핑 원리 이해하기

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_05.2 야후 파이낸스 주가 데이터 웹 스크래핑하기

__웹 페이지 파악하기

__헤더에 사용자 에이전트 값 추가하기

__삼성전자 종목 일별 시세 페이지 요청하기

__뷰티풀 수프로 데이터 추출하고 날짜, 원 표시하기

__for문으로 순회하면서 전체 날짜, 종가 데이터 가져오기

__수집한 데이터로 그래프 시각화하기

__[챗GPT와 함께] 날짜와 종가 데이터로 막대 그래프 그리기 346

__[챗GPT와 함께] 주식 데이터를 웹 스크래핑할 추가적인 사이트 349

__학습 마무리

__연습문제

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06장 넷플릭스 데이터 분석 프로젝트

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_06.1 넷플릭스 데이터 분석 프로젝트 소개

__여기서 사용하는 라이브러리

__데이터 분석 목표

__데이터 전처리 과정

__데이터 시각화 미리보기

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_06.2 넷플릭스 데이터셋 파악하기

__캐글의 넷플릭스 데이터셋?

__[챗GPT와 함께] 캐글의 데이터 분석할 데이터셋 추천받기!

__넷플릭스 데이터셋 변수 살펴보기

__넷플릭스 데이터셋 불러와 살펴보기

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_06.3 넷플릭스 데이터셋 결측치 처리하기

__넷플릭스 결측치 비율 확인하고 처리하기

​

​

_06.4 넷플릭스 피처 엔지니어링하기

__피처 엔지니어링은 어디에 쓰이나요?

__[챗GPT와 함께] 피처 엔지니어링 더 해보기

​

​

_06.5 넷플릭스 시각화하기 380

__데이터 전처리 완료한 데이터셋 불러오기

__넷플릭스 색상 시각화하기 380

__넷플릭스 오징어 게임 검색하기

__넷플릭스 파이 차트 그리기

__넷플릭스 막대 그래프 그리기

__넷플릭스 히트맵 그리기

__넷플릭스 워드 클라우드

__[챗GPT와 함께] 워드 클라우드 더 해보기

__학습 마무리

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07장 의료 데이터 분석 프로젝트

​

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_07.1 의료 데이터 분석 프로젝트 소개

__여기서 사용하는 라이브러리

__데이터 분석 목표

__데이터 전처리 과정

__데이터 시각화 미리보기

​

​

_07.2 의료 데이터셋 파악하기

__심부전 데이터셋이란?

__심부전 데이터셋 불러온 다음 내용 확인하기

​

​

_07.3 심부전 데이터셋 필터링하기

__논리형 인덱싱으로 데이터 필터링하기

​

​

_07.4 심부전 데이터셋 결측치 처리하기

__결측치 비율 확인하기

__결측치 처리하기

__결측치 처리 후에 결측치 개수 다시 확인하기

__[챗GPT와 함께] 결측치를 처리하는 방법이 궁금해!

​

​

_07.5 심부전 데이터셋 통계 처리하기

__평균값과 중앙값 구하기

__열의 빈도수 구하기

__통계량 요약하기

__그룹별 집계하기

__[챗GPT와 함께] 심부전 데이터셋을 이용한 피처 엔지니어링

​

​

_07.6 심부전 데이터셋 시각화하기

__심부전 색상 시각화하기

__심부전 파이 차트 그리기

__심부전 빈도 그래프 그리기

__심부전 데이터 영역 그래프 그리기

__심부전 범주형 산점도 그래프 그리기

__심부전 워드 클라우드 그리기

__[챗GPT와 함께] 추가적인 시각화를 진행해보자

__학습 마무리

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책 속으로

★ 환영합니다, 파이썬 입문 그다음 책을 소개합니다!환영합니다. 데이터 분석가가 되고 싶은데 무엇을 어떻게 할지 모르겠는 분이라면, 잘 찾아오셨습니다. 이 책은 파이썬을 공부했거나, 데이터 분석에 입문하고 싶은 분들에게 필요한 내용을 알려줍니다. 데이터 분석의 기본을 체계적으로 다지고 싶은 예비 데이터 분석가에게 유용합니다. 처음에 공부하면 이해하기 어려운 추상적인 데이터 구성은 그림과 함께 설명하여 아주 쉽게 읽을 수 있습니다. 데이터 분석 분야에 꼭 필요한 파이썬, 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 시본, 그리고 데이터 수집에 필요한 뷰티풀수프까지! 이 책 한 권으로 데이터 분석에 입문해보세요!

파이썬 데이터 분석 5대장으로 공부하세요하나, 넘파이넘파이는 파이썬에서 수치 계산을 효율적으로 처리하는 라이브러리입니다. 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공하며, 벡터 및 행렬 연산을 빠르게 수행할 수 있습니다. 또한, 다양한 수학 함수와 통계 함수도 지원하여 데이터 분석, 과학 계산, 머신러닝 등에 널리 사용됩니다.

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둘, 판다스판다스는 파이썬에서 데이터 분석을 쉽게 할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. 주로 표 형식의 데이터를 다루는 데 사용되며, 데이터프레임과 시리즈 같은 자료구조를 제공해 데이터 조작, 필터링, 정렬, 집계 등을 효율적으로 처리합니다. 엑셀, CSV 등 다양한 파일 형식에서 데이터를 불러오고 처리할 수 있어 데이터 분석, 전처리에 널리 활용됩니다.

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셋, 맷플롯립파이썬에서 데이터를 시각화하는 라이브러리입니다. 다양한 유형의 차트(선 그래프, 막대 그래프, 산점도 등)를 만들 수 있으며, 데이터를 시각적으로 표현해 분석 및 인사이트 도출을 돕습니다. 그래프의 스타일, 레이블, 축 등을 세밀하게 조정할 수 있어 데이터 시각화에 유연성과 강력한 기능을 제공합니다. 데이터 분석, 보고서 작성, 프레젠테이션 등에 자주 사용됩니다.

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넷, 시본시본은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리로, 맷플롯립을 기반으로 더 간편하고 아름다운 그래프를 만들 수 있도록 도와줍니다. 시본은 데이터 분석에 자주 쓰이는 히트맵, 카테고리형 그래프, 분포형 그래프 등을 손쉽게 만들 수 있습니다. 특히 판다스와 잘 통합되어 데이터프레임을 직접 시각화할 때 유용합니다. 시본을 사용하면 그래프의 스타일과 색상 팔레트를 간단하게 조정할 수 있습니다.

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다섯, 뷰티풀수프뷰티풀수프는 웹 페이지의 HTML이나 XML 문서를 파싱하여 데이터를 추출하는 파이썬 라이브러리입니다. 웹 스크래핑을 할 때 주로 사용하며, 웹사이트의 구조를 분석해 원하는 데이터(텍스트, 링크, 이미지 등)를 손쉽게 추출할 수 있습니다. 웹 페이지에서 데이터를 가져오고, 그 내용을 파싱해 필요한 정보를 추출하는 과정에서 매우 유용합니다. 뷰티풀수프는 복잡한 HTML 구조도 직관적으로 탐색할 수 있도록 돕습니다.

〈되기〉 시리즈는 여러분에게 앞으로 나아갈 길을 먼저 제시합니다

입문자를 위한 데이터 분석 로드맵을 만나보세요데이터 분석에 입문할 때 겪은 난감함을 생각했습니다. 무엇을 어떻게 할지 몰랐습니다. 로드맵이

필요했습니다. 하지만 누구도 제대로 된 로드맵을 제공해주지 않았습니다. 그래서 이 책은 로드

맵을 제공합니다. 로드맵에는 수많은 기술이 나열되어 있습니다. 책 한 권에 로드맵에 있는 모든 걸 담을 수도, 한 번에 모두 배울 수도 없지만 데이터 분석 입문에 꼭 필요한 내용은 모두 담기 위해 노력했습니다. 로드맵과 함께 어떤 방향으로 나아가야 할지 바라보며 공부해보세요.

- 온라인에서 보는 로드맵 : roadmap.sh/r/rdm-q8fbj

실무에 유용한 기술로 익히세요기술은 빠르게 변합니다. 지금은 대세이지만 지는 기술, 아직은 미약하지만 뜨는 기술이 있습니다. 트렌드가 변하는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 반면 기본은 트렌드와 무관하게 변하지 않습니다. 그래서 기본은 탄탄하게, 기술셋은 트렌디하면서 실무에 유용하게 설명했습니다.

챗GPT와 함께 공부하세요이제는 챗GPT를 사용하지 않는 사람이 없습니다. 챗GPT가 만능은 아니지만 잘만 사용하면 어려운 문제를 쉽게 해결할 수도 있고, 모르는 내용을 더 쉽게 공부할 수도 있습니다. 다만 챗GPT는 질문에 기술이 필요하고, 잘 쓰는 사람은 어떻게 질문하는지 알아둘 필요가 있습니다. 그래서 이 책은 중간 중간 챗GPT와 함께 공부합니다. 선생님의 질문 노하우를 보면서 챗GPT와 함께 공부해보세요.

200% 학습 효율이 오르는 7가지 학습 가이드초보자가 데이터 분석에 필요한 환경 설정을 하는 건 너무 어려운 일입니다. 물론 제대로 된 환경을 만들고 싶을 수도 있습니다만 그보다 더 중요한 건 기초 개념을 실습하고 익히는 것이죠. 그래서 이 책은 설치 없이 바로 공부할 수 있도록 구글 드라이브와 구글 코랩으로 실습을 안내합니다.

하나, 구글에 가입하세요(무료)구글에 가입하면 파이썬 데이터 분석을 할 수 있는 코랩을 무료로 사용할 수 있습니다. 구글 계정

을 준비해주세요.

둘, 내 드라이브에 코랩 파일을 만드세요➊ 내 드라이브에 적당한 폴더를 만든 다음 ➋ 마우스 오른쪽 클릭 → ➌ 더보기 → ➍ Google Colaboratory를 누르면 구글 코랩 파일을 만들어 코랩을 사용할 수 있습니다.

셋, 코랩에서 코드를 입력하고 실행해보세요➊ 처음 파일을 만들면 코드를 입력할 수 있는 줄이 있습니다. 만약 새로운 코드를 입력하고 싶으면 [+ 코드]를 누르면 코드를 입력할 수 있는 줄이 생깁니다. ➋ 코드를 다 입력한 다음에는 ▶를 누르거나 [Shift + Enter]를 누르면 코드를 실행합니다. ➌ 코드를 실행한 결과는 코드 줄 아래에 바로 생깁니다. ➍ 코드를 실행하면 바로 다음 줄에 입력할 수 있는 줄이 생깁니다.

넷, 실습용 파일, 완성 파일은 모두 여기에 있습니다실습에 필요한 파일이나 완성 파일은 모두 bit.ly/4dXk2Ef에 장별로 구분하여 업로드해두었습니다. 다운로드 링크는 실습 진행 중에 바로 확인할 수 있도록 본문에서도 안내합니다. 필요할 때마다 다운로드하여 활용하세요.

다섯, 실습 화면을 왼쪽에, 정답 화면을 오른쪽에 놓고 실습하세요데이터 분석이 처음이라면 내가 입력한 코드가 잘 실행되지 않을 수 있습니다. 초보라면 당연한 일입니다. 이 책은 그런 여러분들을 위해 실습 환경 파일과 정답 파일을 병렬로 제공합니다. 실습 화면을 왼쪽에, 정답 화면을 오른쪽에 두고 실습해보세요.

여섯, 저자 선생님과 함께! 오픈카톡방을 활용하세요책으로 봐도, 정답 코드를 봐도 어렵다면?! 저자 선생님과 함께 공부해보세요. 데이터 분석 입문자에게 길을 열어주고 싶은 선생님이 오픈카톡방에 계십니다. 오픈카톡방의 명령어를 활용해서 다양한 자료도 쉽게 얻어보세요.

- 오픈카톡방 링크 : open.kakao.com/o/gm8FtZUg

일곱, 유튜브 강의도 활용해보세요저자 선생님 유튜브 동영상 강의도 있습니다. 함께 공부하거나 이동하면서 공부하고 싶을 때 유튜브 채널에 방문하여 영상으로 공부해보세요.

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출판사 서평

“수많은 강의와 교재 속에서 망설이고 있는 데이터 분석 입문자가 있다면 이 책을 권해주고 싶다. 넘파이를 이용하여 배열을 만들고 간단한 숫자들을 처리하는 방법부터 맷플롯립과 시본을 이용한 데이터 분석 및 시각화 방법과 뷰티풀수프를 이용한 웹 데이터 수집과 주가 데이터 분석까지 살펴본 후, 넷플릭스 데이터와 의료 데이터 분석 프로젝트를 수행하다보면 어느덧 데이터 분석 전문가의 길에 들어서고 있는 자신을 발견할 수 있을 것이다. 챗GPT로 데이터를 생성하여 활용하는 팁도 가득하다.”

서강대학교 컴퓨터공학과 박운상 교수

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“파이썬 데이터 분석을 처음 접하는 독자들이 체계적으로 기초부터 차근차근 쌓아갈 수 있도록 세심하게 구성되어 있습니다. 그뿐만 아니라 실전 데이터 분석을 실무에 바로 적용할 수 있도록 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 시본 등 필수 도구들의 활용 방법을 심도 있게 다루고 있습니다. 또 넷플릭스와 의료 데이터를 활용한 예제 프로젝트를 통해 흥미로운 실전 경험을 제공합니다. 파이썬과 데이터 분석을 처음 시작하는 분뿐만 아니라, 실무에서 데이터 분석 역량을 발전시키고자 하는 분에게도 든든한 가이드가 되기를 기대합니다.

서울아산병원 빅데이터연구센터 오지선 소장

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“저자의 실무 경험과 전문성을 바탕으로 이번에 출간된 〈파이썬 데이터 분석가 되기〉는 그녀의 풍부한 지식과 역량이 집약된 결실이라 할 수 있습니다. 특히 실무 경험을 바탕으로 한 다양한 코멘트는 독자가 직접 데이터를 분석하고 활용해 나가면서 문제 해결 능력을 키우고 스스로 성장할 수 있는 길을 제시합니다. 또한 급변하는 데이터 분석 환경에 등장한 챗GPT를 활용하여 책의 내용을 쉽게 습득할 수 있고 다양한 궁금증을 해결할 수 있도록 돕습니다.

숙명여자대학교 소프트웨어학과 채희준 교수

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오랫동안 고민해왔던 파이썬 데이터 분석의 교재에 대한 고민을 말끔하게 씻어주는 책이다. 웹 크롤링, 넷플릭스 데이터 분석, 의료 데이터 분석이라는 3가지 프로젝트를 제시하여 데이터 전처리, 데이터 시각화 및 분석을 사례로 제시하였는데 데이터 분석가를 목표로 공부하려는 학생들에게 매우 적절하다. 파이썬 응용, 파이썬 데이터시각화, 파이썬 데이터 분석 등의 주제나 교과목에서 교재로 사용하기에도 매우 유용한 도구라 할 수 있다.

숙명여자대학교 융합학부 박영민 교수

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그럼 이상으로 파이썬 데이터 분석가 되기 + 챗GPT 책소개 포스팅을 마치겠습니다.

파이썬 데이터 분석가 되기 + 챗GPT 책소개 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

#파이썬, #데이터, #분석가, #챗GPT, #chatgpt, #책, #강의, #강좌

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레노버(Lenovo)는 전 세계에서 널리 사용되는 다양한 노트북을 생산하는 글로벌 IT 기업입니다. 레노버 노트북은 다양한 가격대와 성능, 용도별 라인업으로 구성되어 있어 개인 사용자부터 비즈니스 전문가, 게이머에 이르기까지 폭넓은 사용자층을 보유하고 있습니다. 아래는 레노버의 주요 노트북 라인업과 그 특징입니다.

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1. 레노버 노트북의 주요 라인업

ThinkPad 시리즈: ThinkPad는 레노버의 대표적인 비즈니스 노트북 라인업으로, 뛰어난 내구성과 성능으로 유명합니다. 키보드 품질이 매우 뛰어나며, 보안 기능이 강화되어 비즈니스 사용자나 전문가들이 선호하는 모델입니다. 특히 ThinkPad X1 Carbon과 X1 Yoga 모델은 얇고 가벼운 디자인으로 휴대성이 뛰어나고, 긴 배터리 수명을 자랑합니다.

IdeaPad 시리즈: IdeaPad는 주로 일반 사용자와 학생들을 위한 라인업으로, 합리적인 가격과 다양한 사양 옵션을 제공합니다. 슬림한 디자인과 가성비가 특징이며, 경량 모델부터 고성능 모델까지 다양한 선택지를 제공합니다. 주로 일상적인 작업과 미디어 소비에 적합합니다.

Yoga 시리즈: Yoga 시리즈는 태블릿 모드와 노트북 모드를 자유롭게 전환할 수 있는 2-in-1 노트북입니다. 터치스크린이 가능하고 360도 힌지 디자인 덕분에 다용도로 활용할 수 있습니다. 특히 Yoga 9i와 같은 고급형 모델은 OLED 디스플레이와 뛰어난 스피커 성능을 갖춰 그래픽 작업이나 미디어 감상용으로 인기가 많습니다.

Legion 시리즈: Legion은 레노버의 게이밍 노트북 라인업으로, 고사양 게임을 무리 없이 즐길 수 있는 성능을 제공합니다. 강력한 그래픽 카드와 냉각 시스템이 장착되어 있어 장시간 게임을 해도 발열 관리가 뛰어납니다. Legion 5와 Legion 7 모델이 대표적이며, 고사양의 게임이나 3D 작업에 적합합니다.

2. 레노버 노트북의 주요 특징

뛰어난 내구성: 특히 ThinkPad 시리즈는 MIL-STD 810G 군사 표준 테스트를 거친 내구성을 자랑해, 고온이나 습도, 진동 등 극한의 환경에서도 견딜 수 있도록 설계되어 있습니다.

우수한 키보드 품질: 레노버 노트북은 특히 키보드 품질이 좋기로 유명합니다. ThinkPad 시리즈의 경우 타이핑 감이 매우 뛰어나 장시간 타이핑을 하는 사용자들에게 인기가 많습니다.

배터리 성능: 레노버 노트북은 효율적인 배터리 관리 시스템 덕분에 긴 사용 시간을 자랑하며, 고급 모델에서는 최대 10시간 이상의 배터리 지속 시간이 가능해 장시간 사용하기 좋습니다.

다양한 보안 기능: 비즈니스 라인업에서는 지문 인식, 얼굴 인식, 웹캠 커버 등 강화된 보안 기능을 제공하여 기업 환경에서의 데이터 보안을 강화합니다.

3. 레노버 노트북의 장점

폭넓은 라인업과 합리적 가격: 다양한 가격대와 사양을 제공하여 사용자 예산에 맞는 노트북을 쉽게 찾을 수 있습니다.

뛰어난 휴대성: 많은 모델이 얇고 가벼운 디자인을 갖추고 있어 이동이 잦은 사용자에게 특히 유리합니다.

안정적인 성능: 고성능 프로세서와 내장 그래픽 옵션을 통해 생산성 작업부터 고사양 게임까지 다양한 용도로 활용 가능합니다.

전 세계적인 고객 지원: 레노버는 글로벌 브랜드로, 국내외 어디서나 고객 지원을 받을 수 있습니다.

4. 레노버 노트북의 단점

일부 모델의 발열 문제: 고사양을 요구하는 모델(특히 게이밍용)에서 발열이 다소 발생할 수 있습니다.

특정 모델의 업데이트 제한: 일부 저가형 모델에서는 고사양 소프트웨어나 최신 업데이트에 제한이 있을 수 있습니다.

디자인의 제한성: 디자인이 실용성에 중점을 두다 보니, 일부 사용자는 다소 평범한 디자인이라고 느낄 수 있습니다.

레노버는 견고한 품질과 폭넓은 사양을 제공하는 신뢰할 수 있는 노트북 브랜드로, 다양한 필요와 예산에 맞는 옵션을 제공하여 많은 사용자들에게 사랑받고 있습니다.

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내용

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고퀄리티 이미지가 필요할 때! 셔터스톡으로 블로그 콘텐츠에 생명 불어넣기

서론: 셔터스톡, 왜 사용해야 할까요?

요즘 블로그나 SNS에 시선을 사로잡는 고퀄리티 이미지는 필수죠. 하지만 직접 사진을 찍기 어렵거나 퀄리티 높은 이미지를 무료로 구하기가 쉽지 않은데요. 이럴 때 필요한 것이 바로 **셔터스톡(Shutterstock)**입니다! 셔터스톡은 수억 개의 이미지를 제공하는 글로벌 스톡 콘텐츠 플랫폼으로, 누구나 간편하게 원하는 이미지를 찾아 사용할 수 있습니다. 오늘은 셔터스톡의 다양한 활용법과 실전 팁을 알려드릴게요.

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1. 셔터스톡의 주요 기능과 장점

다양한 콘텐츠 제공

셔터스톡에는 사진뿐 아니라 벡터 이미지, 일러스트, 동영상, 음악까지 다양한 콘텐츠가 준비되어 있어요. 특히, 콘텐츠 종류가 다양한 만큼 특정 테마에 맞춘 이미지나 영상을 쉽게 찾을 수 있어요.

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직관적이고 강력한 검색 기능

셔터스톡의 검색 기능은 매우 정교합니다. 이미지 색상, 가로세로 비율, 이미지의 종류(사진, 벡터 등) 등 원하는 대로 필터링을 적용해 쉽게 찾을 수 있어요. 또, 비슷한 스타일의 이미지를 추천해 주는 AI 기반 추천 기능도 유용합니다.

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2. 셔터스톡 이미지 검색 & 다운로드 팁

키워드 사용하기

원하는 이미지를 찾을 때 키워드가 가장 중요합니다. 예를 들어, “가을 분위기 카페 인테리어”와 같이 구체적인 키워드를 입력하면 더 정확한 이미지를 찾을 수 있어요. 한 번 검색해보고 마음에 드는 이미지가 나오지 않으면 키워드를 다른 표현으로 바꾸어 보세요.

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이미지 필터 활용하기

검색 창 왼쪽에는 다양한 필터 옵션이 있습니다. 이미지 색상이나 비율(세로형, 가로형 등)을 조정하여 원하는 스타일에 맞는 이미지를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 색상이 포함된 이미지만 검색하거나, 배경이 흰색인 이미지만 찾을 수도 있어요.

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3. 블로거를 위한 활용 예시

계절 및 이벤트 포스팅을 위한 이미지

가을 시즌을 맞아 계절감을 살린 포스팅을 할 때 셔터스톡의 "가을" 키워드를 검색해 보세요. 가을 나무, 단풍, 그리고 아늑한 인테리어 이미지가 많아 계절에 맞는 콘텐츠를 준비하기가 한결 쉬워집니다.

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음식, 여행, 패션 등 테마별 활용

각기 다른 테마에도 셔터스톡은 훌륭한 리소스가 됩니다. 음식 블로거라면 음식의 디테일이 살아있는 고화질 이미지를, 여행 블로거라면 전 세계 다양한 풍경 이미지를 쉽게 찾을 수 있어요. 패션 블로그를 운영하는 경우, 최신 트렌드를 반영한 패션 촬영 이미지도 다수 제공됩니다.

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4. 저작권과 라이선스, 어떻게 관리할까요?

셔터스톡의 이미지는 모두 저작권 문제 없이 사용할 수 있는 라이선스가 포함되어 있어요. 블로그나 웹사이트에 상업적으로도 사용할 수 있어 안심하고 활용할 수 있지만, 사용 목적에 따라 적합한 라이선스를 선택하는 것이 중요합니다.

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개인 사용: 블로그나 SNS에 개인적으로 사용한다면 기본 라이선스로 충분합니다.

상업적 사용: 상업적으로 이미지가 사용되는 경우에는 확장 라이선스 구매가 필요할 수 있습니다.

결론: 셔터스톡으로 블로그 콘텐츠에 생명력을!

셔터스톡은 블로거와 마케터에게 정말 유용한 도구입니다. 손쉽게 고퀄리티 이미지를 확보하여 포스팅에 활용함으로써 콘텐츠의 완성도를 높일 수 있어요. 오늘 소개해 드린 팁을 참고하여 셔터스톡을 똑똑하게 활용해 보세요.

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1. 사용 기간: 2024.11.01~11.30
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4. 사용 방법: 체크아웃 페이지에서 코드 적용 / Airmoney 사용 클릭 후 할인코드 입력

에어알로(Airalo)는 전 세계 200여 개국에서 로컬 데이터를 사용할 수 있게 해주는 eSIM 서비스입니다. eSIM은 기존 플라스틱 SIM 대신, 디지털 방식으로 기기 내에 내장된 SIM을 사용하므로 현지에서 간편하게 데이터 플랜을 추가할 수 있습니다. 특히, 여행자들에게 로밍 요금을 피하면서도 현지 데이터를 사용할 수 있는 옵션으로 인기를 끌고 있습니다.

에어알로는 국가별 eSIM뿐 아니라 유럽이나 아시아와 같은 지역별 eSIM, 그리고 전 세계에서 사용할 수 있는 글로벌 eSIM 패키지도 제공합니다. 사용 방법은 간단히 에어알로 앱에서 목적지와 원하는 데이터 플랜을 선택하고 결제하면 QR 코드를 통해 eSIM을 설치하여 활성화할 수 있습니다. 최신 아이폰 및 갤럭시 시리즈 등 일부 기종만 지원 합니다.

에어알로(Airalo) eSIM 사용 방법은 다음과 같습니다:

에어알로 앱 설치 및 가입: 에어알로 앱을 다운로드한 후 이름과 이메일만으로 간단히 가입할 수 있습니다.

데이터 플랜 선택: 앱에서 여행할 국가나 지역을 선택하고, 데이터 용량과 사용 기간에 맞는 eSIM 패키지를 고릅니다. 에어알로는 국가별, 지역별, 글로벌 eSIM 옵션을 제공하므로, 여행 계획에 따라 적합한 플랜을 선택할 수 있습니다.

결제 및 할인 코드 적용: 결제 단계에서 할인 코드가 있다면 입력해 할인을 받을 수 있습니다. 

eSIM 설치 및 활성화: 결제 후 QR 코드를 통해 eSIM을 설치할 수 있습니다. QR 코드는 설정 메뉴에서 “네트워크 및 인터넷” → “모바일 네트워크” → “eSIM 추가”를 선택해 스캔하면 됩니다. 설치 후 설정에서 eSIM을 기본 데이터 프로필로 활성화하면 현지 데이터를 사용할 수 있습니다.

이용 전 주의사항: 설치 후 카운팅이 시작되므로 여행 전 미리 설치하지 말고, 도착한 후 활성화하는 것이 좋습니다. 일부 기기는 eSIM을 지원하지 않으니 기기 호환성을 반드시 확인하세요​.

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AWS로 구현하는 생성형 AI

AWS로 구현하는 생성형 AI에 관련된

책을 소개해드릴게요.

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업계와 학계에서 다루는 가장 일반적인 생성형 AI 활용 사례와 작업을 이해할 수 있습니다!

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오늘날 기업은 자사의 제품과 서비스에 생성형 AI를 빠르게 도입하고 있습니다. 그러나 이 기술의 영향력과 잠재력에 대해 과장된 정보와 오해가 많이 존재합니다. AWS의 크리스 프레글리, 안체 바르트, 셸비 아이겐브로데는 이 책에서 CTO, 머신러닝 실무자, 애플리케이션 개발자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트가 이 흥미로운 신기술을 실용적으로 활용하는 방법을 찾도록 도와줍니다.

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이 책을 통해 활용 사례 정의, 모델 선택, 모델 미세 조정, 검색 증강 생성, 인간 피드백을 통한 강화 학습, 모델 양자화, 최적화, 배포 등 생성형 AI 프로젝트의 생명 주기를 배울 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM), 이미지 생성을 위한 스테이블 디퓨전, 이미지 관련 질문에 답하는 Flamingo, IDEFICS 같은 멀티모달 모델 등 다양한 유형의 모델도 살펴봅니다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

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◎ 생성형 AI를 비즈니스 현장에 적용하는 방법

◎ 작업에 가장 적합한 생성형 AI 모델을 결정하는 방법

◎ 프롬프트 엔지니어링과 콘텍스트 내 학습을 수행하기

◎ 저순위 적응(LoRA)으로 데이터 세트에 맞게 생성형 AI 모델을 미세 조정하기

◎ 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)으로 생성형 AI 모델을 인간의 가치에 맞추는 방법

◎ 검색 증강 생성(RAG)으로 모델을 증강하기

◎ 랭체인, ReAct 같은 라이브러리를 활용해 에이전트와 액션을 개발하기

◎ 아마존 베드록으로 생성형 AI 애플리케이션을 만드는 방법

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저자(글) 크리스 프레글리

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인물정보

IT종사자

(Chris Fregly)

캘리포니아 샌프란시스코에 위치한 아마존 웹 서비스의 생성형 AI 부문 수석 솔루션 아키텍트입니다. 그는 모든 AWS 인증을 보유하고 있습니다. 글로벌 Generative AI on AWS 밋업의 공동 창립자이기도 하며, 전 세계 AI 및 머신러닝 밋업과 콘퍼런스에서 정기적으로 강연합니다. 이전에는 Databricks와 Netflix에서 엔지니어로 일하며, 확장성 있는 빅데이터 및 머신러닝 제품과 솔루션을 개발했습니다. 또한 《AWS 기반 데이터 과학》(한빛미디어, 2023)의 공동 저자이기도 합니다.

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저자(글) 안체 바르트

(Antje Barth)

캘리포니아 샌프란시스코에 위치한 아마존 웹 서비스의 생성형 AI 부문 수석 개발자 애드보킷입니다. 그녀는 글로벌 Generative AI on AWS 밋업과 뒤셀도르프 Women in Big Data 지부의 공동 창립자입니다. 안체는 전 세계 AI 및 머신러닝 콘퍼런스와 밋업에서 자주 강연합니다. AWS에 합류하기 전에는 MapR과 Cisco에서 솔루션 엔지니어로 일하며, 개발자가 AI와 머신러닝 분야에서 빅데이터, 컨테이너, 쿠버네티스 플랫폼을 활용할 수 있도록 도왔습니다. 그녀 역시 《AWS 기반 데이터 과학》의 공동 저자입니다.

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저자(글) 셸비 아이겐브로데

(Shelbee Eigenbrode)

콜로라도 덴버에 위치한 아마존 웹 서비스의 생성형 AI 부문 수석 솔루션 아키텍트입니다. 그녀는 덴버 Women in Big Data 지부의 공동 창립자입니다. 셸비는 6개의 AWS 인증을 보유하고 있으며, 23년 동안 여러 산업과 기술, 역할을 망라하는 기술 분야에서 일해 왔습니다. 그녀는 DevOps와 머신러닝 분야의 전문 지식을 활용해 대규모 머신러닝 작업 구현에 주력하고 있습니다. 다양한 기술 영역에서 35개 이상의 특허를 출원한 셸비는 지속적인 혁신과 데이터를 활용한 비즈니스 성과 창출에 열정을 가지고 있습니다.

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번역 이승필

삼성SDS 협업솔루션 개발 관리자로서, 20여 년간 다양한 SI 프로젝트와 솔루션 개발 프로젝트에서 아키텍트, 프로그램 매니저로 활동 중이다. 현재 사내 생성형 AI 솔루션 개발을 리딩하고 있다.

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번역 한우선

삼성SDS 수석 엔지니어로, 다양한 프로젝트와 솔루션 구축 업무를 수행했다. 현재 생성형 AI 솔루션 개발을 리딩하고 있으며, AI를 활용한 고객 경험 향상에 앞장서고 있다. 《엘라스틱서치를 활용한 벡터 검색 실무 가이드》(위키북스, 2024)를 번역했다.

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번역 유태황

삼성SDS에서 소프트웨어 아키텍트 및 프로그래머로 일하고 있다. 스프링 부트, 카프카, 엘라스틱서치 등 다양한 백엔드 기술 스택 및 효율적인 아키텍처에 관심이 많다. 《엘라스틱서치를 활용한 벡터 검색 실무 가이드》를 번역했다.

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번역 박주경

삼성SDS 소프트웨어 아키텍트로, 다양한 기술과 아키텍처를 활용해 솔루션 품질을 향상하는 데에 관심이 있다. AWS SAA 자격을 보유하고 있으며, AWS를 활용한 여러 프로젝트를 수행했다.

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번역 정유석

삼성SDS에서 소프트웨어 개발자로 근무 중이다. NLP와 NLG 관련 일을 시작으로 현재는 AWS 기반의 프롬프트 엔지니어링 업무를 수행하며, 파인 튜닝, 모델 평가 등 생성형 AI 관련 기술에 관심이 많다.

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목차

▣ 01장: 생성형 AI 활용 사례, 기본 사항 및 프로젝트 생명 주기

활용 사례 및 작업

파운데이션 모델 및 모델 허브

생성형 AI 프로젝트의 생명 주기

AWS에서의 생성형 AI

AWS에서 생성형 AI를 사용하는 이유

AWS에서 생성형 AI 애플리케이션 구축하기

요약

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▣ 02장: 프롬프트 엔지니어링과 콘텍스트 내 학습

프롬프트와 컴플리션

토큰

프롬프트 엔지니어링

프롬프트 구조

___인스트럭션

___콘텍스트

퓨샷 추론으로 콘텍스트 내 학습

___제로샷 추론

___원샷 추론

___퓨샷 추론

___콘텍스트 내 학습이 잘못된 사례

___콘텍스트 내 학습 모범 사례

프롬프트 엔지니어링 모범 사례

추론 구성 매개변수

요약

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▣ 03장: 대형 언어 파운데이션 모델

대형 언어 파운데이션 모델

토크나이저

임베딩 벡터

트랜스포머 아키텍처

___입력과 콘텍스트 윈도

___임베딩 레이어

___인코더

___셀프 어텐션

___디코더

___소프트맥스 출력

트랜스포머 기반 파운데이션 모델 유형

사전 학습 데이터 세트

스케일링 법칙

컴퓨팅 최적화 모델

요약

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▣ 04장: 메모리와 연산 최적화

메모리 문제

데이터 유형 및 수치 정밀도

양자화

___fp16

___bfloat16

___fp8

___int8

셀프 어텐션 레이어 최적화

___플래시 어텐션

___그룹 쿼리 어텐션

분산 컴퓨팅

___분산 데이터 병렬 처리

___완전 샤드 데이터 병렬 처리

___DDP와 FSDP의 성능 비교

AWS 분산 컴퓨팅

___아마존 세이지메이커로 완전 샤드 데이터 병렬 처리

___AWS 뉴런 SDK 및 AWS 트레이니엄

요약

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▣ 05장: 미세 조정 및 평가

인스트럭션 기반 미세 조정

___Llama 2-Chat

___Falcon-Chat

___FLAN-T5

인스트럭션 데이터 세트

___다중작업 인스트럭션 데이터 세트

___FLAN: 다중작업 인스트럭션 데이터 세트 예제

___프롬프트 템플릿

___사용자 정의 데이터 세트를 인스트럭션 데이터 세트로 변환하기

인스트럭션 기반 미세 조정

___아마존 세이지메이커 스튜디오

___아마존 세이지메이커 점프스타트

___허깅 페이스용 아마존 세이지메이커 Estimator

평가

___평가 지표

___벤치마크 및 데이터 세트

요약

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▣ 06장: 효율적인 매개변수 미세 조정(PEFT)

완전 미세 조정과 PEFT 비교

LoRA와 QLoRA

___LoRA 기본 원리

___순위

___목표 모듈과 레이어

___LoRA 적용

___LoRA 어댑터와 원본 모델 병합

___LoRA 어댑터 테넌트별 유지

___완전 미세 조정과 LoRA 성능 비교

___QLoRA

프롬프트 튜닝과 소프트 프롬프트

요약

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▣ 07장: 인간 피드백을 통한 강화 학습으로 미세 조정

인간 가치 정렬(Human Alignment): 유용성, 정직성, 무해성

강화 학습 개요

맞춤형 보상 모델 학습하기

___휴먼인더루프를 활용한 학습 데이터 수집

___레이블러를 위한 지침 예시

___인간이 단 주석을 수집하기 위한 아마존 세이지메이커 그라운드 트루스 활용하기

___보상 모델을 학습하기 위한 순위 데이터 준비

___보상 모델 학습하기

기존 보상 모델: 메타의 유해성 판독기

인간 피드백을 통한 강화 학습으로 미세 조정

___RLHF에서 보상 모델 활용

___근접 정책 최적화 강화 학습 알고리즘

___PPO로 RLHF 미세 조정 수행

___보상 해킹 완화

___RLHF에서 효율적인 매개변수 미세 조정(PEFT) 활용

RLHF로 미세 조정 모델 평가

___정성적 평가

___정량적 평가

___평가 모델 가져오기

___평가 지표 집계 함수 정의

___RLHF 적용 전과 후 평가 지표 비교

요약

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▣ 08장: 모델 배포 최적화

모델 추론 최적화

___가지치기

___GPTQ 사후 학습 양자화

___증류

대규모 모델 추론 컨테이너

AWS 인퍼런시아: 추론 전용 하드웨어

모델 업데이트와 배포 전략

___A/B 테스트

___섀도 배포

지표와 모니터링

오토스케일링

___오토스케일링 정책

___오토스케일링 정책 정의

요약

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▣ 09장: RAG와 에이전트를 활용한 맥락 인식 추론 애플리케이션

대규모 언어 모델의 한계

___환각

___지식 단절

RAG

___외부 지식 소스

___RAG 워크플로

___문서 로딩

___청킹

___문서 검색과 순위 재정렬

___프롬프트 증강

RAG 오케스트레이션과 구현

___문서 로딩과 청킹

___벡터 임베딩 저장소와 검색

___검색 체인

___최대 한계 관련성(MMR)을 활용한 순위 재정렬

에이전트

___ReAct 프레임워크

___프로그램 지원 언어 프레임워크

생성형 AI 애플리케이션

FMOps: 생성형 AI 프로젝트의 생명 주기 운영

___실험 단계 고려 사항

___개발 단계 고려 사항

___운영 배포 단계 고려 사항

요약

​

▣ 10장: 멀티모달 파운데이션 모델

활용 사례

멀티모달 프롬프트 엔지니어링 활용 예시

이미지 생성과 품질 향상

___이미지 생성

___이미지 편집 및 품질 향상

인페인팅, 아웃페인팅, 뎁스 투 이미지

___인페인팅

___아웃페인팅

___뎁스 투 이미지

이미지 캡셔닝과 시각적 질의응답

___이미지 캡셔닝

___콘텐츠 조정

___시각적 질의응답

모델 평가

___텍스트-이미지 생성형 작업

___이미지-텍스트 생성형 작업

___비언어적 추론

확산 아키텍처 기본 사항

___순방향 확산

___역방향 확산

___U-Net

스테이블 디퓨전 2 아키텍처

___텍스트 인코더

___U-Net과 확산 과정

___텍스트 컨디셔닝

___교차 어텐션

___스케줄러

___이미지 디코더

스테이블 디퓨전 XL 아키텍처

___U-Net과 교차 어텐션

___정제기

___컨디셔닝

요약

​

▣ 11장: 스테이블 디퓨전을 통한 생성 제어와 미세 조정

ControlNet

미세 조정

___드림부스

___드림부스와 PEFT-LoRA

___Textual Inversion

인간 피드백을 통한 강화 학습으로 인간 가치 정렬

요약

​

▣ 12장: 아마존 베드록 - 생성형 AI 관리형 서비스

베드록 파운데이션 모델

___아마존 타이탄 파운데이션 모델

___Stability AI의 스테이블 디퓨전 파운데이션 모델

베드록 추론 API

대규모 언어 모델

___SQL 코드 생성

___텍스트 요약

___임베딩

미세 조정

에이전트

멀티모달 모델

___텍스트로 이미지 생성

___이미지로 이미지 생성

데이터 프라이버시와 네트워크 보안

거버넌스와 모니터링

요약

​

그럼 이상으로 AWS로 구현하는 생성형 AI LLM에서 멀티모달 모델까지, RAG, LoRA, RLHF를 활용한 AWS 기반 생성형 AI 구축 가이드 책 포스팅을 마치겠습니다.

AWS로 구현하는 생성형 AI LLM에서 멀티모달 모델까지, RAG, LoRA, RLHF를 활용한 AWS 기반 생성형 AI 구축 가이드 책 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

#AWS, #AI, #LLM, #책, #강의, #강좌

Vrew

브루에 대한 책을 소개해드릴게요.

http://app.ac/kErykYS13

주제만 입력하면 대본 작성부터 영상 생성까지 한 방에 해결해 주는 브루 영상 편집!

ChatGPT로 많은 사용자에게 알려진 생성형 인공지능은 이제 어느 분야든 적용되지 않는 곳이 없을 정도로 대중화되었다. 영상 편집 분야도 예외는 아니다. 가장 많이 사용하는 영상 편집 도구인 프리미어 프로에도 인공지능 기능이 하나둘 추가되고 있다. 하지만 프리미어 프로의 부담스러운 가격 정책과 무거운 프로그램 구동 환경은 영상 편집 입문자에게 여전히 부담스러운 상황이다. 이 상황에서 혜성처럼 등장한 프로그램이 바로 브루다. 인공지능을 영상 편집에 도입한 선두 주자 브루에는 자동 자막 생성 기능을 시작으로 현재는 텍스트를 이용한 영상 편집부터 생성형 AI를 이용한 자동 영상 생성 기능까지 인공지능으로 할 수 있는 거의 모든 영상 편집 기능이 다 담겨 있다. 이제 영상 편집 어렵게 하지 말고, 인공지능으로 편하게 시작해 보자. 주제를 입력하면 탑재된 ChatGPT가 대본을 작성해 주고, 대본을 바탕으로 인공지능이 영상을 생성해 주는 브루만 있으면 충분하다.

저자(글) 지현이(디지털거북이)

​

인물정보

강사/학원장 방송인> 유튜버

지현이(디지털거북이)

콘텐츠 크리에이터이자 강연가. ‘디지털거북이’ 유튜브 채널을 운영하며 25만 명의 구독자와 소통하고 있다. 사람들에게 쉽고 친근하게 디지털 활용 방법을 전달하는 것을 목표로 강의를 진행하고 관련 콘텐츠를 제작한다. 유튜브 영상을 통해 브루를 활용한 영상 편집의 매력을 널리 알리고 있다.

​

감수 브루 개발팀

​

브루팀은 AI 기술을 활용해 누구나 쉽고 즐겁게 영상 편집을 할 수 있도록 돕기 위해 노력하고 있다. 브루의 STT, TTS, 이미지 생성 등 다양한 AI 기술이 영상을 편집하는 데 좀 더 효과적으로 활용될 수 있도록 지속적으로 업데이트해 나갈 예정이다.

​

목차

[CHAPTER 01 브루 시작하기]

LESSON 01 브루 설치 및 회원으로 가입하기 14

__브루 다운로드 및 설치 14

__브루 회원으로 가입하기 17

​

LESSON 02 브루 요금제 업그레이드 및 구독 해지하기 20

__브루 유료 요금제 업그레이드 20

__[NOTE] 구매 방식에 다른 따른 차이 살펴보기 21

__유료 요금제 구독 해지 23

​

LESSON 03 브루 기본 화면 구성 살펴보기 24

__각 영역 파악하기 24

__편집 영역과 클립 26

​

LESSON 04 브루 프로그램 기본 환경 설정하기 27

​

[CHAPTER 02 영상 제작을 위한 브루 영상 편집 기초 다지기]

LESSON 01 새로운 영상 제작 프로젝트 시작하기 32

__컴퓨터에 저장된 영상 파일 불러오기 32

__스마트폰에 저장된 영상 파일 불러오기 35

​

LESSON 02 영상 편집의 기본, 컷 편집 38

__잘라내기, 복사하기, 붙여넣기 38

__클립 합치기, 나누기, 상세 편집하기 41

__[NOTE] 원본 영상을 이용해 복구하기 44

__무음 구간 삭제하기 45

__빈 워드 추가 후 캡쳐 화면으로 채우기 47

__[NOTE] 클립 추가하기 50

__영상 파일 추가하여 하나로 합치기 51

__[NOTE] 씬 목록 살펴보기 54

​

LESSON 03 자막 내용 변경부터 서식 꾸미기 55

__자막 내용 변경하기 55

__다양한 서식으로 자막 꾸미기 56

__[NOTE] 자주 쓰는 서식 저장하기 60

__자막에 애니메이션 효과 적용하기 60

​

LESSON 04 영상을 풍성하게 꾸며 줄 애셋 활용하기 62

__기본 텍스트로 채널명 표시하기 62

__[NOTE] 자막 상자 확인하기 67

__디자인 텍스트로 영상 제목 입력하기 68

__[NOTE] 원하는 스타일의 디자인 텍스트 찾기 70

__추가 이미지, 비디오로 풍성한 영상 만들기 71

__[NOTE] 이미지로 특정 단어 강조하기 73

__도형으로 텍스트 강조하기 74

__애셋 크기 및 순서 변경, 애니메이션 효과 적용하기 76

__분위기를 좌우할 배경 음악, 효과음 추가하기 78

__[NOTE] 애셋 아이콘과 적용 범위 82

​

LESSON 05 영상 보정, 속도 조절 등 다양한 편집 효과 84

__영상의 색감을 보정하는 필터 84

__영상을 빠르게, 혹은 느리게 배속 효과 85

__그 밖의 다양한 편집 효과 살펴보기 86

​

LESSON 06 버츄얼 유튜버를 위한 나만의 캐릭터 만들기 88

__기본으로 제공되는 캐릭터 사용하기 88

__내가 원하는 스타일로 캐릭터 생성하기 91

__[NOTE] 나만의 캐릭터 입모양 움직이기(Standard) 95

​

LESSON 07 실전 영상 비율 변경하여 3분할 영상 만들기 96

​

[CHAPTER 03 다양한 방법으로 영상 콘텐츠 제작하기]

LESSON 01 브루 템플릿으로 빠르게 완성하는 숏폼 영상 102

__쇼츠 프로젝트 시작하기 102

__영상에 적용된 템플릿 변경하기 111

__나만의 템플릿 저장하기(Standard) 114

​

LESSON 02 프레젠테이션 자료로 영상 제작하기 117

​

LESSON 03 브루에서 직접 촬영하여 영상 제작하기 124

​

LESSON 04 내 컴퓨터 화면을 녹화하여 영상 제작하기 129

​

LESSON 05 녹음한 음성에 영상 및 배경 음악 추가하여 완성하기 136

​

LESSON 06 브루의 기본 워터마크 변경하기 144

​

LESSON 07 완성한 영상을 다양한 방식으로 저장하기 148

__영상 파일(mp4) 내보내기 148

__자막 파일(srt) 내보내기 150

__다른 영상 편집 프로그램 파일로 내보내기 152

__오디오, 이미지 파일로 내보내기 153

__다른 사용자와 공유하는 프리뷰 154

​

LESSON 08 프로젝트 저장 및 불러오기 156

__프로젝트 파일로 저장하기 156

__프로젝트 파일 불러오기 158

__클라우드에 저장하기(Light) 159

​

[CHAPTER 04 영상 편집이 쉬워지는 브루 인공지능]

LESSON 01 인공지능으로 이미지 생성하기 164

__AI 이미지 생성하기 164

__[NOTE] 생성된 이미지 미리보기 화면에 포함된 기능들 167

__AI 이미지 자동 삽입하기 169

​

LESSON 02 인공지능 목소리로 영상 제작하기 171

__AI 목소리로 프로젝트 시작하기 171

__[NOTE] 한 클립에서 워드별로 이미지 추가하기 175

__AI 목소리로 영상에 음성 더빙하기 176

__나만의 AI 목소리 만들기 178

__나만의 목소리 사용하기 185

__[NOTE] 저장된 내 목소리 삭제하기 186

​

LESSON 03 실전 인공지능으로 리뷰 영상 콘텐츠 제작하기 187

__인공지능으로 대본 및 영상 생성하기 187

__[NOTE] GPT 35와 GPT 40 189

__컷 편집 및 애셋 교체하기 193

__애니메이션 설정 및 자막 서식 변경하기 197

__[NOTE] 사용자 지정으로 줌인, 줌아웃 표현하기 198

__[NOTE] 클립 선택 방법에 따른 자막 서식 적용 범위의 차이 201

__효과음 추가 후 영상 내보내기 202

__[NOTE] 브루의 인공지능으로 만드는 다양한 영상 스타일 살펴보기 205

​

LESSON 04 실전 인공지능으로 여행지 추천 숏폼 만들기 207

__인공지능으로 숏폼 영상 생성하기 207

__컷 편집 및 자막 서식 변경하기 212

__속도 조절 및 내보내기 215

​

LESSON 05 나만의 비디오 스타일 만들기 217

​

LESSON 06 긴 영상을 짧은 영상으로 리믹스하기 224

__프로젝트를 요약 영상으로 리믹스하기 224

__하이라이트 영상 만들기 228

​

[APPENDIX]

APPENDIX 01 스마트폰에서 브루 활용하기 232

__브루의 기본 프로젝트 화면 살펴보기 232

__모바일 브루 시작하기 234

__기본 컷 편집하기 235

__자막 스타일 및 배경 음악 설정 237

__새로운 프로젝트 시작하기 239

​

APPENDIX 02 작업 속도가 빨라지는 브루 단축키 240

__브루의 전체 단축키 241

​

출판사 서평

ㆍ영상 편집에서 활용할 수 있는 거의 모든 인공지능 기능이 다 담긴 브루

브루의 가장 큰 특징 2가지는 텍스트 기반 편집과 다양한 인공지능 기능이다. 브루에서 영상을 불러오면 인공지능이 영상을 분석해서 자동으로 자막을 생성해 주고, 사용자는 워드 문서를 편집하듯이 영상을 편집할 수 있다. 이것뿐만이 아니다. AI가 필요한 이미지나 영상도 생성해 준다. 가상의 캐릭터를 활용할 수도 있고, 인공지능 목소리로 자막을 더빙할 수도 있다. 그야말로 만능 인공지능 영상 편집 도구이다.

​

그럼 이상으로 인공지능이 다 해주는 브루 Vrew 영상 편집 유튜브, 숏폼 영상부터 버튜버, 인공지능 목소리 더빙까지 생성형 AI로 영상 콘텐츠 제작하기 책소개 포스팅을 마치겠습니다.

인공지능이 다 해주는 브루 Vrew 영상 편집 유튜브, 숏폼 영상부터 버튜버, 인공지능 목소리 더빙까지 생성형 AI로 영상 콘텐츠 제작하기 책소개 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

#브루, #인공지능, #vrew, #영상편집, #유튜브, #숏폼, #영상, #버튜버, #목소리더빙, #생성형AI, #zhsxpscm, #콘텐츠

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셔터스톡

 

셔터스톡(Shutterstock)은 2003년에 설립된 글로벌 스톡 이미지 및 디지털 콘텐츠 플랫폼입니다. 주로 사진, 벡터, 일러스트, 동영상, 음악 등을 제공하며, 저작권 걱정 없이 상업적 및 비상업적 목적으로 사용할 수 있는 다양한 콘텐츠를 제공합니다. 다음은 셔터스톡의 주요 특징과 세부 사항입니다:

 

1. 콘텐츠 유형

이미지: 사진, 일러스트레이션, 벡터 이미지 등 4억 장 이상의 다양한 이미지 콘텐츠가 제공됩니다.

동영상: 영화, 광고, 온라인 콘텐츠 등에 활용할 수 있는 HD 및 4K 비디오 클립을 제공합니다.

음악: 광고, 영화, 게임, 유튜브 영상 등에 사용할 수 있는 저작권이 보장된 음원 라이브러리가 있습니다.

템플릿: 웹디자인, 마케팅 콘텐츠, 소셜 미디어 포스트 등에 활용할 수 있는 그래픽 디자인 템플릿을 제공합니다.

2. 라이선스

셔터스톡은 로열티 프리(Royalty-Free) 라이선스를 제공합니다. 이는 한 번 구매한 콘텐츠를 여러 프로젝트에서 추가 비용 없이 사용할 수 있다는 뜻입니다. 그러나 여전히 콘텐츠를 사용하는 방식에 따라 사용 범위가 다를 수 있으므로, 사용 전에 라이선스 세부 내용을 확인하는 것이 중요합니다.

 

기본 라이선스: 대부분의 상업 및 비상업적 사용을 허용하지만, 인쇄물의 경우 50만 부 이상 사용 시 추가 비용이 발생할 수 있습니다.

확장 라이선스: 상품화나 대규모 배포 프로젝트에 필요한 경우 확장 라이선스를 구입할 수 있습니다.

3. 구독 및 결제 모델

이미지 패키지: 필요에 따라 일정 수의 이미지를 다운로드할 수 있는 패키지를 구입할 수 있습니다.

월간 구독: 매달 특정 수의 이미지나 동영상을 다운로드할 수 있는 구독 모델을 제공합니다. 주로 대규모의 콘텐츠가 필요한 사용자에게 적합합니다.

맞춤형 솔루션: 기업 고객을 위한 맞춤형 요금제가 있으며, 대규모로 콘텐츠를 사용하는 경우 적합합니다.

4. 콘텐츠 기여자

셔터스톡은 전 세계 수십만 명의 크리에이터들이 자신의 콘텐츠를 업로드하고 판매할 수 있는 플랫폼입니다. 기여자는 자신이 제공하는 콘텐츠에 대해 다운로드 및 판매 횟수에 따라 수익을 받습니다.

 

5. AI 및 검색 기능

셔터스톡은 사용자의 검색 경험을 개선하기 위해 AI 기반 검색 기능을 제공합니다. 이미지 업로드를 통해 비슷한 이미지를 찾거나, 키워드 검색을 통해 정확한 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있습니다.

 

6. 창작 도구

셔터스톡은 단순히 콘텐츠 제공에 그치지 않고, 셔터스톡 에디터라는 도구를 통해 사용자가 이미지를 편집하고 소셜 미디어, 마케팅 자료 등을 쉽게 제작할 수 있는 기능을 제공합니다.

 

7. 기타 서비스

셔터스톡 스튜디오: 브랜드 콘텐츠 제작, 촬영 관리 및 편집 서비스까지 제공하는 프리미엄 솔루션.

API: 셔터스톡 API를 통해 기업이 자신의 애플리케이션이나 웹사이트에 셔터스톡 콘텐츠를 통합할 수 있습니다.

셔터스톡은 크리에이티브 산업에서 전 세계적으로 많이 사용되는 플랫폼으로, 다양한 프로젝트에 필요한 고품질의 콘텐츠를 신속하게 확보할 수 있는 도구로서 큰 역할을 합니다.

 

그럼 이상으로 이미지 동영상 ShutterStock 셔터스톡 10월 할인쿠폰 코드 포스팅을 마치겠습니다.

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주요 제품 라인:

ThinkPad: 주로 비즈니스 사용자들을 위한 노트북 라인으로, 내구성과 성능이 뛰어나고, 고급 보안 기능을 제공합니다.

IdeaPad: 일반 소비자용 노트북으로, 다양한 가격대와 사양을 갖춘 모델이 있습니다.

Legion: 게이머를 위한 고성능 게이밍 노트북 및 데스크톱 브랜드입니다.

Yoga: 2-in-1 노트북으로, 노트북과 태블릿 모드를 함께 사용할 수 있는 다목적 제품입니다.

레노버 노트북은 다양한 사용자 층을 타겟으로 한 여러 제품군을 제공하며, 전반적으로 품질과 성능이 뛰어나다는 평가를 받고 있습니다. 특히 레노버의 ThinkPad 시리즈는 비즈니스 사용자들에게 매우 인기 있으며, 내구성, 보안, 키보드 품질 등에서 높은 평가를 받습니다. 이 시리즈는 전통적으로 IBM 시절부터 개발되어 신뢰성이 높고, 엔터프라이즈용 노트북의 대표적인 모델로 자리 잡고 있습니다.

레노버의 IdeaPad 시리즈는 일반 소비자와 학생을 대상으로 하는 제품군으로, 다양한 가격대와 사양을 제공하여 가성비가 좋다는 평가를 받습니다. 특히 일상적인 작업과 멀티미디어 소비에 적합한 모델들이 많습니다.

또한, Legion 시리즈는 게이밍에 특화된 노트북으로, 고성능 그래픽 카드와 프로세서를 갖추고 있어 게임 성능에서 좋은 평가를 받고 있습니다. 게임용뿐만 아니라 그래픽 작업이나 영상 편집에도 적합한 성능을 제공합니다.

레노버 노트북의 장점으로는:

내구성: 특히 ThinkPad 시리즈는 군사 규격 테스트를 통과할 정도로 튼튼합니다.
좋은 키보드: 레노버는 키보드 품질로 유명하며, 타이핑 감이 좋습니다.
가성비: 다양한 가격대의 제품을 제공하며, 성능 대비 가격이 합리적입니다.
그러나 단점으로는 일부 모델에서 디자인이 보수적이라는 평을 받기도 하고, 낮은 가격대 제품에서는 고급 모델에 비해 성능이나 마감이 떨어질 수 있다는 지적도 있습니다.

종합적으로 볼 때, 레노버 노트북은 다양한 용도에 맞춰 선택할 수 있는 신뢰성 높은 브랜드입니다.

그럼 이상으로 Lenovo 레노버 노트북 10월 중복 할인쿠폰 코드포스팅을 마치겠습니다.

Lenovo 레노버 노트북 10월 중복 할인쿠폰 코드 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

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