오전의 밝은 미래

GPTs 제작·노출·고도화·수익화 진짜 잘함

GPTs 제작·노출·고도화·수익화 진짜 잘함 챗GPT 활용의 끝판왕 GPTs AI 챗봇 만들기 책소개 포스팅은 대가성 광고입니다.

챗GPT 활용에 도움이 될만한 책을 소개해드릴게요.

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★ 국내 최초 사용량 1M(100만 회) GPT 달성

★ 글로벌 최상위권 GPTs 제작자만 알 수 있는 핵심 정보 대방출

★ 비개발자도 AI 챗봇 GPTs 전문가가 될 수 있습니다!

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ChatGPT를 포함한 다양한 AI 도구의 등장으로 인해 이전에는 상상도 못 했던 일들이 가능해졌다. 디자인, 영상 편집, 업무 자동화, 데이터 분석 등 전문가의 영역으로만 여겨졌던 다양한 분야의 일들이 AI의 도움을 받으면 누구든지 간단하게 할 수 있게 된 것이다. 이렇게 개발자와 비개발자의 경계가 점점 더 모호해지는 지금이 바로 GPTs를 시작해야 할 때이다.

이 책은 GPTs 제작 방법부터 시작해 완성된 GPTs를 사람들에게 노출시키고 고도화시켜 수익화하는 방법까지, GPTs를 진짜 잘하기 위한 방법을 체계적으로 설명한다. 저자는 GPTs 출시 초기부터 끊임없이 이를 연구하여 자신이 만든 GPTs 대부분을 GPT 스토어 최상위권에 안착시키며 그 능력을 증명하고 있다. 특히 독자들의 이해를 돕기 위해 한글로 지침을 구성하면서도 다른 글로벌 GPT만큼 성능을 끌어올리는 방안까지 세밀하게 연구한 흔적이 곳곳에 돋보인다.

저자(글) 이태경

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인물정보

컴퓨터공학자

회사에서 구독형 서비스를 잘 활용해 인정받는 동료를 보며 적은 비용으로도 경쟁력을 갖출 수 있다는 것을 깨달았다. 다양한 서비스를 검토하던 중 타이밍 좋게 ChatGPT가 출시되었고, 이를 활용해 만든 코드를 실무에 적용하여 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있었다. 누구나 쉽게 만들어 다양한 업무에 적용할 수 있는 AI 챗봇인 GPTs 기능이 가능한 이후에는 다양한 GPT를 만들고 연구하며 발전시키는 데 매진해 왔으며, 이로 인해 업무 효율이 한층 높아진 것은 물론 개발자의 의도에 맞게 잘 작동하는 GPT를 제작하고, 다수의 사용자에게 노출시키는 전략과 수익화 노하우까지 모두 터득할 수 있었다. 그 결과, 글로벌 최상위권인 1M(100만 회) 사용량을 자랑하는 GPT를 보유하고 있으며, 이를 통해 실제로 수익도 창출하고 있다.

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목차

PROLOGUE | 비개발자도 마음껏 아이디어를 구현할 수 있는 시대

GPT 사용량으로 검증된 저자만이 제공할 수 있는 정보

저자의 주요 GPT 목록

ChatGPT 유료 vs. 무료

ChatGPT 유료 구독하기

시작하기 전에 알아두어야 할 내용

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PART 01 GPT 개념 이해와 실습으로 나만의 챗봇 만들기 | GPT 만들기

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CHAPTER 01 특정 역할 수행에 최적화된 커스텀 챗봇 GPTs

챗봇의 혁신을 불러온 GPTs

GPT 스토어 살펴보기

GPT 실제로 사용해 보기

수익화를 위해서는 어떤 GPT를 만들어야 할까

_사람들의 관심사 파악하기

_편리함을 무기로 내세우기

_사용자가 원하는 디테일에 주목하기

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CHAPTER 02 GPT 만들기

새 GPT 생성하기

GPT 빌더와 대화하며 초안 만들기

GPT 편집기 접속하기

GPT 설정 세부 조정하기

_프로필 이미지

_이름(Name)

_설명(Description)

_지침(Instructions)

_대화 스타터(Communication Starters)

_지식(Knowledge)

_기능(Capabilities)

OpenAI 정책 준수하기

[집중 탐구] 클릭을 유도하기만 해도 대성공, 대화 스타터

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PART 02 GPT 성능을 극대화하는 지침 설정 방법과 차별화 전략 | GPT 고도화하기

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CHAPTER 03 GPT 상세 지침 설정 가이드

GPT의 목표 달성률을 높이는 7가지 지침 설정 방법

_1. GPT의 목적은 반드시 지침의 도입부에

_2. GPT가 제공하는 여러 기능을 [Case]로 구분하기

_3. 여러 단계에 걸쳐 결과물을 제공하는 경우 [Step]으로 구분하기

_4. 직후, 반드시

_5. GPT의 한계를 파악하고 우회적으로 접근하기

_6. 고정 답변 양식 이용하기

_7. 검증된 코드를 지침에 적용하기

답변을 효과적으로 전달하는 7가지 방법

_1. 테이블(표)

_2. 코드 블록

_3. 이모티콘

_4. 텍스트 서식 변경

_5. 글머리 기호

_6. 이미지 삽입하기

_7. 링크 삽입하기

GPT 설정값 복원하기

GPT 복제하기

[집중 탐구] 지침 해킹을 막아라! 보안 프롬프트

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CHAPTER 04 GPT 작업 항목에서 외부 서비스 연동하기

작업 항목의 구성 및 역할

_인증(Authentication)

_스키마(Schema)

_개인 정보 보호 정책(Privacy Policy)

외부 서비스 직접 연동하기

_WebPilot AI

_Upbit

_한국은행

[집중 탐구] ActionsGPT를 활용해 GPT를 내가 운영하는 서비스와 연동하자!

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CHAPTER 05 GPT 업그레이드하기

최상위권 GPT 벤치마킹하기

GPT 리서치로 인사이트 얻기

GPT와 GPT에 대해 대화하기

_SWOT 분석으로 개선점 도출하기

_지침 내용 수정 요청하기

첫 번째 대화 스타터로 사용법 안내하기

사용자 피드백 반영하기

_[개선 사례1] 포스팅 톤과 이미지 사이즈를 선택할 수 있는 옵션 추가하기

_[개선 사례2] 두 개의 GPT를 하나로 통합하기

실시간으로 GPT 평가 확인하기

_개발자 도구로 GPT 평점을 확인하는 방법

[집중 탐구] 사용자 경험을 향상시키는 추가 옵션

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CHAPTER 06 실용적인 GPT 이용해 보기

논문 및 학술 자료 검색하기 - Scholar GPT

광고 카피 작성하기 - Copywriter GPT

유튜브 영상 요약하기 - 유튜브 요약 왕 GPT

관심 기업 정보 요약하기 - 기업 분석 GPT

OpenAI 제품 및 서비스 분석하기 - 오픈AI GPT

[집중 탐구] 진화하는 AI, 고도화되는 GPT

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PART 03 실제 사례로 배우는 GPT 사용자 확보와 수익화 비법 | GPT 수익화하기

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CHAPTER 07 GPT 스토어 및 검색 엔진 노출 전략

GPT 스토어 노출 로직 이해하기

GPT 노출 전략 1: 키워드 선정하기

GPT 노출 전략 2: 검색 엔진 최적화하기

_ChatGPT 도메인이 적용되는 GPTs

_'챗GPT' 키워드 검색 결과에 상위 노출되는 GPTs

_[검색 결과 상위 노출 전략1] GPTs 이름에 한국어 '챗GPT' 포함하기

_[검색 결과 상위 노출 전략2] '챗GPT' 연관 키워드 검색 결과에 노출시키기

GPT 자가 추천하기

[집중 탐구] GPT 홍보를 위한 추천 채널 모음

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CHAPTER 08 GPT 본격 수익화 전략

GPT에 광고 노출하기

GPT에 유료 구독 시스템 추가하기

다양한 창구로 GPT 판매하기

_개인 홈페이지를 통해 GPT 패키지 판매하기

_네이버 스마트 스토어를 통해 GPT 판매하기

GPT에 제품 및 서비스 링크 삽입하기

GPT에 개인 웹사이트 및 SNS 노출하기

GPT로 새로운 기회를 창출한 사례

_GPT의 실제 서비스화

_마케팅 창구로서의 GPT

_링크드인 팔로워 대량 확보

[집중 탐구] 외부 채널을 통한 신규 사용자 유입이 수익화에 중요한 이유

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EPILOGUE | 나의 가능성을 확장해 준 GPT

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책 속으로

다른 온라인 부업과는 달리 잘 만든 GPT를 일단 한 번 노출시키는 데 성공하면 그 이후로는 아무것도 하지 않아도 꾸준히 사용자가 늘어나고 지속적으로 수익이 발생한다는 큰 장점이 있습니다. 특히 GPT가 인기를 얻으면 자신이 운영하는 서비스를 홍보하는 강력한 마케팅 채널로도 활용할 수 있습니다. (17쪽)

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저는 ChatGPT에 GPT를 만드는 기능이 도입된 첫날부터 GPT 개발에 매진해 왔습니다. 더 나은 GPT를 만들기 위해 다양한 GPT를 벤치마킹하고 실제 사용자들의 피드백을 반영하면서 끊임없이 GPT의 성능을 개선하고 있습니다. 이 과정을 통해 GPT의 작동 방식을 결정하는 지침 작성 방법부터 세부 설정의 최적화에 이르기까지 GPT 제작의 핵심 노하우를 정립할 수 있었습니다. 또한, 어떻게 하면 내가 만든 GPT를 더 많은 사람들에게 알릴 수 있을지에 대해 지속적으로 검색하고 연구했습니다.

그 노력의 결과가 바로 GPT의 높은 사용량으로 증명되고 있습니다. 주로 한국인을 대상으로 하는 GPT를 만들어 왔음에도 불구하고 대부분의 GPT가 높은 사용량을 기록하고 있으며, 그 중 일부는 글로벌 최상위권 GPT와 비교해도 결코 적지 않은 사용량을 자랑합니다. (18쪽)

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​

GPT는 개발 경험과 코딩 지식이 없어도 누구나 만들 수 있다는 점에서 기존의 챗봇과는 조금 다릅니다. GPT는 사용자가 입력한 지침에 맞게 작동하는데, 이 지침은 프로그래밍 언어가 아닌 한글로도 얼마든지 작성할 수 있습니다. 예상치 못한 오류가 생겨 수정이 필요하거나 새로운 기능을 추가하고 싶은 경우에도 언제든지 한글로 수정 가능합니다.

즉, GPT는 아이디어만 있으면 누구나 쉽게 만들 수 있습니다. 다양한 문서의 초안을 작성하거나, 자녀에게 수학을 가르치거나, 직접 그린 그림으로 스티커를 디자인하는 등 용도에 맞는 나만의 커스텀 챗봇을 ChatGPT와의 간단한 대화를 통해 손쉽게 제작할 수 있는 시대가 되었습니다. (28쪽)

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회사 내부에서만 사용하거나 개인 작업에 한정적으로 사용할 거라면 자신이 만들고 싶은 GPT를 만들면 됩니다. 하지만 수익화에 뚜렷한 목적이 있다면 사람들이 많이 찾는 주제의 GPT를 만들어야겠죠. 많은 시간을 투자해 모든 명령어에 완벽하게 작동하는 GPT를 만드는 데 성공하더라도, 비인기 주제여서 사용량이 충분하지 않다면 수익화 측면에서 매우 불리할 것입니다. 따라서 수익화가 목적이라면 검색량이 어느 정도 있는 주제를 잘 찾아 관련된 GPT를 만드는 것이 중요합니다. (39쪽)

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출판사 서평

★ GPTs와 관련된 모든 것을 ‘진짜 잘하는’ 비법 공개!

이제는 전문 개발 지식이 없어도 누구나 쉽게 챗봇을 만들 수 있는 시대가 되었다. ChatGPT의 GPTs는 누구나 쉽게 만들 수 있는 AI 챗봇이다. 이 책에서는 이러한 GPTs의 기본 개념을 먼저 이해한 후 목적에 맞게 커스터마이징하여 나만의 챗봇을 완성하는 과정을 실제 사례와 함께 자세히 설명한다. 잘 고도화시킨 GPTs가 사용자에게 노출되기 시작하면 그 이후에는 별도의 홍보 작업 없이도 수익 창출이나 마케팅 효과까지 노려볼 수 있다. 이번 기회에 사람들의 섬세한 요구를 반영한 GPTs를 만들고 수익화까지 노려보는 것은 어떨까.

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★ 한시라도 빨리 GPTs 시장을 선점하는 자가 승자!

OpenAI가 GPT 스토어를 론칭하며 GPTs 제작자에게 수익을 지급할 계획임을 공표했다. 아직은 구체적인 방안이 뚜렷하지 않은 상황이지만, 국내외 발빠른 GPTs 제작자들은 벌써 자신만의 GPTs를 만들어 여러 방면으로 수익을 얻고 있다. OpenAI가 GPT 제작자에게 실제 수익금을 지급하기 시작하면 시장 경쟁은 지금보다 훨씬 치열해질 것이다. 자신만의 뛰어난 아이디어가 있다면 하루라도 빨리 이 세계에 진입해야 GPTs 시장에서 우위를 차지할 수 있다. 이 책에서 다루는 ‘제작 - 노출 - 고도화 - 수익화’ 과정을 따라가며 그 구체적인 방안을 찾아보자.

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★ 이 책의 저자 이태경(제임스)은…

_GPTs 사용량 기준으로 봤을 때 전 세계적으로도 높은 사용량을 기록 중인 국내에서 몇 안 되는 GPT 제작자입니다.

_GPTs를 검색 엔진에 노출시키는 방법을 국내 최초로 전파했을 정도로 GPTs의 성격을 정확히 파악하고 있으며, 실제로 상위 노출에 다수 성공한 이력이 있습니다.

_GPTs를 통해 실제로 수익 창출을 해 봤을뿐만 아니라, 그외 다양한 수익 창출 방법을 폭넓게 알고 있습니다.

_남의 사례만 인용하는 것이 아닌, 실제 자신이 성과를 낸 사례를 책에 모두 담아냈습니다.

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“이 책을 완성하기까지 개발 지식은 하나도 필요하지 않았습니다. 그저 어떻게 하면 GPT를 잘 고도화시켜 업무에 활용할 것인지에만 집중했습니다. 그러다 보니 실제로 제가 만든 GPT를 사람들이 얼마나 사용하는지 궁금했고, GPT 스토어에 올려 사용자들을 끌어모으는 방법을 늘 고심했습니다. 그 결과, 다양한 주제의 GPT를 스토어 최상위권에 안착시키는 놀라운 성과를 이뤄냈습니다. 국내의 그 누구도 아직 저와 같은 결과를 낸 사람을 본 적이 없습니다. 이제, 그 비결을 모두에게 아낌없이 공개합니다!”

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★ 이 책에서 다루는 내용

[Step. 1] GPTs 제작 - GPTs 개념 이해 / GPTs 초안 제작 / 커스터마이징

[Step. 2] GPTs 노출 - 노출 로직 이해 / 키워드 선정 / 검색 엔진 최적화

[Step. 3] GPTs 고도화 - 지침 고도화 / 외부 서비스 연동 / 벤치마킹 / 사용자 피드백

[Step. 4] GPTs 수익화 - 광고 노출 / 유료 구독 시스템 / GPTs 직접 판매 / 서비스 유입

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★ 이 책이 필요한 독자

GPTs를 실제 업무에 더 효과적으로 적용해 보고 싶은 사람

GPTs로 업무 생산성을 높여 직원들로부터 인정 받고 싶은 사람

나만의 특출난 GPTs로 수익 창출까지 노려 보고 싶은 사람

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★ 추천평

이 책에는 GPTs 제작의 A to Z가 담겨 있습니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 GPT 작동 방식, 지침 작성법, 노출 및 수익화 전략까지 상세하게 설명되어 있습니다. GPTs를 통해 새로운 기회를 창출하고 싶은 모든 사람에게 이 책을 강력히 추천합니다. 독자 여러분의 잠재력을 발휘하고 GPTs 분야를 선도하는 데 든든한 길잡이가 되어줄 것이라 확신합니다. _허민 / 유튜버 평범한 사업가

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저자가 정말로 이 분야를 사랑하고 진심이라는 게 첫 맥락에서부터 느껴졌습니다. 뛰어난 과학자들은 세상을 위해 발명을 하는 것이 아니라 단지 자신의 호기심에 집착하는 것이 전부라고 합니다. 이 책에 바로 그런 감정이 오롯이 느껴졌습니다. GPTs를 알리고자 하는 저자의 진정성이 이 책 전반에 깊이 스며들어 있습니다. _함영빈 / 유튜버 알파GOGOGO

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수많은 AI 기술 중에서도 GPTs는 진입 장벽이 낮으면서도 활용도가 높아 AI 기반의 자동화 및 효율화를 시도해 볼 수 있는 최적의 도구입니다. 다만 막상 GPTs를 활용하려면 어디서부터 어떻게 접근해야 할지 막막한 것이 사실입니다. 이 책은 GPTs를 실제 업무에 다양하게 적용해 본 저자의 생생한 경험을 바탕으로 독자들이 쉽게 따라 할 수 있는 실용적인 가이드를 제시합니다. _장병준 / 유튜버 일잘러 장피엠

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GPTs를 만드는 방법부터 실제적인 홍보 전략까지 다룬 제임스 님의 이 책은 실전 경험을 바탕으로 한 귀중한 가이드입니다. GPTs 개발과 수익화 과정을 체계적으로 설명하며, 특히 검색 엔진 상위 노출을 위한 SEO 전략을 GPTs 제작에 적용하는 독창적인 접근법이 돋보입니다. 프롬프트 엔지니어링 방법부터 맞춤형 GPTs 개발, 효과적인 마케팅 전략까지 실무에 바로 적용할 수 있는 노하우가 상세히 담겨 있어 ChatGPT를 활용해 비즈니스 성장을 꿈꾸는 분들에게 실질적인 길잡이가 될 것입니다. _유호석 / 프롬프트해커 대니

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그럼 이상으로 GPTs 제작·노출·고도화·수익화 진짜 잘함 챗GPT 활용의 끝판왕 GPTs AI 챗봇 만들기 책소개 포스팅을 마치겠습니다.

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다양한 스마트폰 및 기기에서 지원 (예: 아이폰, 삼성 갤럭시, 구글 픽셀 등).

글로벌 커버리지

200개 이상의 국가 및 지역에서 데이터 플랜 제공.

지역별, 국가별, 대륙별 데이터 플랜 선택 가능.

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현지 SIM 카드나 로밍 요금에 비해 합리적인 가격.

다양한 용량과 기간의 플랜 제공(예: 1GB/7일, 5GB/30일 등).

편리한 사용

앱에서 즉시 구매 및 설치 가능.

여행 중 데이터를 다 사용하면 추가 충전도 간편.

24/7 지원 서비스

기술적 문제가 발생하면 앱을 통해 고객 지원을 받을 수 있음.

Airalo의 장점

로밍 대안: 로밍 요금 없이도 해외에서 저렴하게 데이터를 사용할 수 있음.

시간 절약: 공항에서 현지 SIM 카드를 구매하거나 설정하는 번거로움을 덜어줌.

유연성: 하나의 eSIM으로 여러 국가에서 사용 가능(특히 대륙 플랜).

환경 친화적: 물리적인 SIM 카드 없이 디지털 방식으로 사용 가능.

Airalo 사용 방법

eSIM 지원 여부 확인: 자신의 기기가 eSIM을 지원하는지 확인하세요.

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플랜 구매: 여행할 국가에 맞는 데이터 플랜을 선택하고 결제.

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Airalo를 활용해야 할 상황

해외여행: 새로운 나라에 도착하자마자 인터넷 연결 필요할 때.

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키워드 검색으로 쉽게 원하는 콘텐츠를 찾을 수 있음.

AI 기반 추천 시스템으로 관련 콘텐츠 제안.

라이선스 옵션

표준 라이선스: 대부분의 상업적 프로젝트에 적합.

확장 라이선스: 대량 배포나 특정 제품(예: 티셔츠, 포스터 등)에 사용할 경우 필요.

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월간 또는 연간 구독 플랜 제공.

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프로페셔널 사진작가와 크리에이터가 제작한 높은 품질의 이미지 제공.

글로벌 커뮤니티

전 세계의 다양한 크리에이터가 참여하여 다양한 문화와 스타일을 반영한 콘텐츠 제공.

편리한 편집 도구

플랫폼 내에서 간단한 편집 가능(텍스트 추가, 이미지 크기 조정 등).

디자인을 간편하게 만들 수 있는 Shutterstock Create 도구 제공.

다양한 언어 지원

글로벌 사용자들을 위해 다국어 지원.

저작권 문제 해결

구매한 콘텐츠는 라이선스가 포함되어 있어 저작권 걱정 없이 사용 가능.

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프로젝트 아이디어 정리: 필요한 이미지나 영상을 미리 구상하고 키워드 검색.

필터 활용: 카테고리, 색상, 방향(가로/세로), 콘텐츠 유형(사진, 벡터 등)으로 검색 결과 좁히기.

라이선스 확인: 사용하려는 프로젝트에 적합한 라이선스를 선택.

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〈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.

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

​

​

_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

​

​

_01.3 넘파이 배열로 다양하게 연산하기

__요소별 연산해보기

__[챗GPT와 함께] 넘파이 사칙연산 구하기

__수학 함수, 집계 함수와 함께 벡터화 연산해보기

​

​

_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

​

​

_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

​

​

_01.6 배열 합치고 분할하기

__배열 합치기

__배열 분할하기

__학습 마무리

__연습문제

​

​

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

​

​

_02.2 데이터 내용 확인하기

__데이터의 열과 행 확인하기

__데이터의 처음과 마지막 부분 확인하기

__데이터 구조 살펴보기

__[챗GPT와 함께] 데이터 구조 살펴보기

​

​

_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)

​

​

_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

​

​

_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!

​

​

_02.6 데이터 통계 처리하기

__통계 구하기

__그룹별 집계하기

__[챗GPT와 함께] agg( ) 함수를 이용하여 통계 분석하기

​

​

_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

​

​

_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

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_06.4 넷플릭스 피처 엔지니어링하기

__피처 엔지니어링은 어디에 쓰이나요?

__[챗GPT와 함께] 피처 엔지니어링 더 해보기

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_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

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_07.2 의료 데이터셋 파악하기

__심부전 데이터셋이란?

__심부전 데이터셋 불러온 다음 내용 확인하기

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_07.3 심부전 데이터셋 필터링하기

__논리형 인덱싱으로 데이터 필터링하기

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_07.4 심부전 데이터셋 결측치 처리하기

__결측치 비율 확인하기

__결측치 처리하기

__결측치 처리 후에 결측치 개수 다시 확인하기

__[챗GPT와 함께] 결측치를 처리하는 방법이 궁금해!

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_07.5 심부전 데이터셋 통계 처리하기

__평균값과 중앙값 구하기

__열의 빈도수 구하기

__통계량 요약하기

__그룹별 집계하기

__[챗GPT와 함께] 심부전 데이터셋을 이용한 피처 엔지니어링

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_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.

- 유튜브 채널 링크[셀레나쌤] : www.youtube.com/@SELENASSAM

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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 파이썬, 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 시본, 뷰티풀수프파이썬 데이터 분석 입문자를 위한 풀 패키지 책소개 포스팅을 마치겠습니다.

파이썬 데이터 분석가 되기 + 챗GPT 파이썬, 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 시본, 뷰티풀수프파이썬 데이터 분석 입문자를 위한 풀 패키지 책소개 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

#파이썬, #데이터분석, #챗GPT, #넘파이, #판다스, #맷플롯립, #시본, #뷰티플수프, #책, #강의, #강좌

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

​

​

_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

​

​

_01.6 배열 합치고 분할하기

__배열 합치기

__배열 분할하기

__학습 마무리

__연습문제

​

​

02장 데이터 처리 라이브러리, 판다스

​

​

_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

​

​

_02.2 데이터 내용 확인하기

__데이터의 열과 행 확인하기

__데이터의 처음과 마지막 부분 확인하기

__데이터 구조 살펴보기

__[챗GPT와 함께] 데이터 구조 살펴보기

​

​

_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)

​

​

_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

​

​

_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!

​

​

_02.6 데이터 통계 처리하기

__통계 구하기

__그룹별 집계하기

__[챗GPT와 함께] agg( ) 함수를 이용하여 통계 분석하기

​

​

_02.7 데이터프레임에 행이나 열 추가하거나 삭제하기

__행과 열 추가하기

__행과 열 삭제하기

__학습 마무리

__연습문제

​

​

03장 데이터 시각화 라이브러리, 맷플롯립

​

​

_03.1 맷플롯립 시작하기

__맷플롯립 소개

__맷플롯립 사용하기

__[챗GPT와 함께] 맷플롯립 장점 알아보기

​

​

_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

​

​

_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

​

​

_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

​

​

_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

​

​

_03.6 그래프 저장하기

__학습 마무리

__연습문제

​

​

04장 데이터 시각화라이브러리, 시본

__04.1 시본 기본 개념

__시본 자체 데이터셋 불러오기

__팁 데이터셋 불러오기

__[챗GPT와 함께] Seaborn은 왜 별칭이 sns일까?

​

​

_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

​

​

05장 웹 데이터 수집라이브러리, 뷰티풀수프

​

​

_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

​

​

_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

​

​

06장 넷플릭스 데이터 분석 프로젝트

​

​

_06.1 넷플릭스 데이터 분석 프로젝트 소개

__여기서 사용하는 라이브러리

__데이터 분석 목표

__데이터 전처리 과정

__데이터 시각화 미리보기

​

​

_06.2 넷플릭스 데이터셋 파악하기

__캐글의 넷플릭스 데이터셋?

__[챗GPT와 함께] 캐글의 데이터 분석할 데이터셋 추천받기!

__넷플릭스 데이터셋 변수 살펴보기

__넷플릭스 데이터셋 불러와 살펴보기

​

​

_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

​

​

07장 의료 데이터 분석 프로젝트

​

​

_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

​

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

레노버 노트북 11월 할인쿠폰

가성비 노트북의 대명사 레노버에서 11월 할인코드를

배포했어요.

이번달은 블랙프라이데이 스페셜 딜과 함께

추가 할인을 받을 수가 있으니

노트북 구매를 고려하시는 분들에 게 좋은 기회인 것 같아요.

더군다나 이번에 공유해드리는 할인코드는

할인가에서 추가로 3% 할인을 받을 수가 있는 할인코드에요.

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할인코드 : LVHOT

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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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그럼 이상으로 레노버 노트북 11월 할인쿠폰 세일 블랙프라이데이 스페셜 딜 할인코드 포스팅을 마치겠습니다.

레노버 노트북 11월 할인쿠폰 세일 블랙프라이데이 스페셜 딜 할인코드 포스팅은 제휴마케팅이 포함되어있습니다.

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셔터스톡에서 11월 할인코드를 배포해서

공유해드릴게요.

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기간

2024.11.01 ~ 2024.11.30

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내용

- 할인코드: LP10

- 할인율: 10%

- 셔터스톡 이미지 및 동영상 전 제품 (연간 구독권 포함)

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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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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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