오전의 밝은 미래

마법 같은 영상 제작을 위한 스마트폰 촬영 및 편집 with 캡컷

마법 같은 영상 제작을 위한 스마트폰 촬영 및 편집 with 캡컷 책소개 포스팅은 대가성 광고입니다.

스마트폰 촬영과 캡컷 사용방법이 잘 나와있는 책을

소개해드릴게요.

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영상 촬영부터 제작까지, 진짜 스마트폰 하나면 다 될까?

아이폰, 갤럭시 등 스마트폰에 탑재된 카메라는 매년 업그레이드되어 전문가의 촬영 장비 못지않은 성능을 자랑한다. 이런 고성능 카메라를 유튜브 시청용으로만 사용한다면 너무 아깝지 않을까? 영상 콘텐츠 제작은 더 이상 전문가만의 전유물이 아니다. 지금부터는 스마트폰 카메라를 사용해 소중한 추억, 재미있는 일상을 영상으로 남겨 보자. 이 책에는 모든 영상의 촬영부터 편집까지 스마트폰 하나로 끝내고, 1년 만에 1억 뷰 이상 조회수를 달성한 릴스 마법사 롱제이의 생생한 노하우가 그대로 담겨 있다. 영상 촬영이 어렵게만 느껴졌다면, 스마트폰 카메라 활용 방법과 캡컷 앱을 이용한 마법 같은 영상 편집 비법을 배워 1인 미디어 시대에 어울리는 콘텐츠 크리에이터에 도전장을 내밀어 보자!

저자(글) 롱제이

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인물정보

동영상/멀티미디어전문가

(김지희)

교사라는 직업을 무작정 그만두고 방문 판매, 펜션 청소, 페인트 작업 등 할 수 있는 거의 모든 일에 도전했다. 그러던 중 인생을 바꾸는 가장 빠른 지름길은 '영상'이라는 사실을 깨닫고, 자신을 알리기 위해 콘텐츠 세상에 뛰어들었다. 현재는 스마트폰 하나로 영상에 마법 한 스푼을 더하는 영상 크리에이터로 살아간다. 영상 제작은 어렵고 복잡하다는 고정관념을 깰 수 있도록, 누구나 가지고 있는 스마트폰으로 완성하는 신기하고 재미있는 영상 제작 노하우를 소개한다.

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목차

[PARTⅠ 마법같은 영상의 시작, 제대로 촬영하기]

[CHAPTER 01] 마법의 도구, 스마트폰 200% 활용을 위한 기본 설정ㆍ017

MAGIC 01 촬영의 기본, 수직과 수평 유지를 위한 설정 018

MAGIC 02 영상의 품질을 결정하는 해상도와 프레임 021

__ 영상의 선명한 정도를 결정하는 해상도 021

__ 부드러운 영상을 결정하는 프레임 022

__ 기본 카메라 앱에서 해상도와 프레임 설정 변경 방법 023

MAGIC 03 마법 같은 영상 제작을 위한 준비물 3가지 025

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[CHAPTER 02] 잘 찍은 영상 하나로, 밤샘 편집 건너뛰기ㆍ027

MAGIC 01 영상과 절친되기 028

__ 영상이 두려운 여러분에게 028

__ 잘 만든 영상 콘텐츠의 비밀 029

MAGIC 02 여러분, 촬영 전 이것 하셨나요? 030

__ 렌즈는 반드시 깨끗하게 유지하기 030

__ 영상의 품질과 대상의 비율을 결정하는 촬영 자세 031

__ 배경에 따라 확 바뀌는 결과 033

MAGIC 03 3가지로 분류할 수 있는 촬영 대상 034

__ 움직이는 것 034

__ 움직일 수 없는 것 035

__ 멈춰 있지만 움직이게 할 수 있는 것 036

MAGIC 04 주요 대상의 위치를 사수하라! 037

__ 가장 눈길이 가는 곳을 공략하라 037

__ 격자 선에 배치하라 039

__ 수직을 활용하라 041

__ 공간감을 활용하라 042

MAGIC 05 거리에 따라 결정되는 샷의 종류 043

MAGIC 06 사물을 바라보는 위치에 따른 차이, 앵글 046

__ 눈높이에서 바라보는 아이 레벨 앵글 046

__ 위에서 내려다보는 하이 앵글 049

__ 아래에서 올려다보는 로우 앵글 051

MAGIC 07 의외로 모르는 스마트폰 활용법 4가지 053

__ 촬영 범위와 강조 대상을 선택할 수 있는 배율 053

__ 느림의 미학, 슬로 모션 055

__ 순식간에 지나가는 고속 촬영 058

__ 인물 영상 촬영에 특화된 모드 060

MAGIC 08 무빙이 어렵다고? 3가지로 끝! 064

__ X축으로 움직이자 065

__ Y축으로 움직이자 067

__ Z축으로 움직이자 069

MAGIC 09 무엇을 촬영해야 할지 고민이라면 071

__ 촬영하기 전 반드시 정해야 할 것 071

__ 하나의 동작으로 10개의 영상 만드는 법 071

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[PARTⅡ 영상에 마법 한 스푼, 캡컷 편집]

[CHAPTER 01] 영상에 마법을 더해 줄 캡컷 기본기ㆍ077

MAGIC 01 영상 편집 앱, 어떤 것을 선택할까? 078

__ 영상 편집 앱, 왜 캡컷일까? 078

__ 캡컷? 유료? 꼭 써야 할까? 080

MAGIC 02 편집 전 꼭 장착해야 할 캡컷 기초 081

__ 앱 실행 전 반드시 준비할 2가지 081

__ 캡컷의 기본 인터페이스 및 기능 살펴보기 085

__ 워터마크와 이별하기 088

__ 영상 불러와서 클립으로 추가하기 090

__ 영상 편집을 위한 클립 및 화면 기본 조작 방법 091

__ 완성할 영상의 비율 변경하기 093

__ 편집의 시작, 컷 편집 095

__ 잘 만든 영상, 제대로 내보내기 098

MAGIC 03 자주 보고, 반드시 기억해야 할 클립 편집 기능들 100

__ 영상을 뒤집거나 원하는 크기로 자를 땐 변형 2 100

__ 디테일하게 영상을 조정하는 기본 102

__ 컷 편집 끝낸 영상을 다른 영상으로 변경할 땐 교체 103

__ 교체와 함께 사용하면 더 효과적인 복제 104

__ 재생 중에 특정 부분에서 일시 정지하는 프리즈 104

__ 볼륨을 효율적으로 조절하는 방법 105

__ 열심히 촬영했는데 흔들림이 심하다면 손떨림 보정 Pro 106

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[CHAPTER 02] 용량만 차지하던 망한 영상, 심폐 소생ㆍ107

MAGIC 01 버튼 하나로 감각적인 영상이 완성되는 콜라주 108

__ 콜라주에는 어떤 영상이 어울릴까? 108

__ 콜라주 영상 프로젝트 시작하기 109

MAGIC 02 온 세상이 거꾸로 돌아가는 역방향의 세계 113

MAGIC 03 자연스러운 영상의 연결, 장면 전환 115

__ 장면 전환 효과 적용하기 115

__ 장면 전환 효과적으로 적용하기 117

MAGIC 04 속도 조절 하나로 새로운 느낌 연출하기 120

__ 전체 속도를 동일하게 조정하는 일반 121

__ 점점 느려지거나 빨라지게 조정하는 곡선 122

MAGIC 05 고급 마법의 핵심, 키프레임 127

__ 변화의 시작 키프레임 127

__ 사진을 움직이게 만드는 키프레임 129

__ 흑백 세상이 알록달록 세상으로 131

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[CHAPTER 03] 시선을 잡아 주는 숏폼 자막ㆍ133

MAGIC 01 자막 작업 시작 전, 이것만은 반드시 134

__ 기본 설정의 텍스트 추가 134

__ 텍스트 위치 및 크기 조정 136

__ 텍스트 클립 위치 고정하기 136

MAGIC 02 숏폼에서 눈길을 끄는 자막 꿀팁 모음 138

__ 가독성을 위한 데드라인 공식 138

__ 자주 하는 자막 실수 140

MAGIC 03 텍스트를 예쁘게, 보기 좋게 꾸미는 방법 142

__ 텍스트 편집 상태 확인하기 142

__ 텍스트 꾸미기의 시작, 글꼴 143

__ 다양한 스타일 적용하여 텍스트 꾸미기 147

__ 눈에 확 띄는 유튜브 쇼츠 스타일 자막 편집 방법 152

__ 자막 작업이 더욱 빨라지는 라스팅 텍스트 153

MAGIC 04 내 손을 따라다니는 텍스트 만들기 155

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[CHAPTER 04] 음악, 그리고 오디오의 모든 것ㆍ159

MAGIC 01 영상 편집에 참고할 샘플 음악 준비하기 160

__ 영상 편집 중에 사용할 참고용 음악 녹음하기 160

__ 녹화한 영상의 참고 음악 활용하기 163

MAGIC 02 비트에 맞춰 음악 편집하는 방법 166

MAGIC 03 음량 조절의 모든 것 170

MAGIC 04 목소리를 자막으로 만드는 방법 172

__ 영상 보면서 녹음하기 172

__ 녹음한 음성으로 5초 만에 자막 생성하기 Pro 174

__ 자동 캡션 자막 편집 꿀팁 175

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[CHAPTER 05] 영상을 살리는 색감 보정법ㆍ177

MAGIC 01 색감 보정 이론의 기초 178

__ 색을 보정할 때 반드시 알아야 할 이론 지식 178

__ 색을 다른 색으로 바꿀 수 있다고? 184

MAGIC 02 색 보정만으로 완성하는 마법의 영상 편집 187

__ 빨간 사과만 컬러인 세상 만들기 187

__ 흑백에서 점점 알록달록하게 변하는 세상 만들기 188

__ 옷 색상이 계속 바뀌는 신기한 영상 만들기 189

MAGIC 03 예쁜 얼굴, 맛있는 음식을 만드는 기본 색감 보정 193

__ 생기 넘치고 화사한 얼굴 표현하기 193

__ 맛집 영상을 위한 맛깔나는 영상 보정 195

MAGIC 04 계절감을 끌어올리는 사계절 보정법 197

__ 봄, 꽃에 화사함 한 스푼 핑크빛 보정 197

__ 여름, 감성 넘치는 지브리 느낌의 보정 199

__ 가을의 정취를 살리는 가을빛 보정 201

__ 겨울, 새하얀 겨울 왕국으로 보정 205

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[CHAPTER 06] 모르면 아쉬운 보너스 스킬ㆍ207

MAGIC 01 얼굴은 작게, 다리는 길게, 8등신 보정 208

__ 얼굴을 주먹 만하게 보정하기 208

__ 다리가 길어 보이는 보정법 210

MAGIC 02 움직이는 사람을 따라다니는 얼굴 모자이크 212

__ 자동이지만 유료인 블로의 모자이크 기능 212

__ 모자이크 기능도 무료인 비타 215

__ 일주일 무료, 아이폰에서만 사용할 수 있는 브이딧 217

MAGIC 03 영상을 만들면서 반드시 알아야 하는 저작권 219

__ 저작권 걱정 없이 안전하게 사용할 수 있는 글꼴 모음 219

__ 음악 저작권에서 벗어나는 방법 221

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[PARTⅢ 실전, 마법 같은 영상 편집]

[CHAPTER 01] 마법 같은 영상을 위한 핵심 비법 4가지ㆍ223

MAGIC 01 영상 합성을 위한 오버레이 & PIP 224

__ 2개 이상의 영상을 하나의 장면으로 합성하기 224

__ 오버레이 혼합 기능으로 텍스트에 영상 넣기 228

MAGIC 02 영상에서 사람만 남기려면? 배경 제거 235

__ 캡컷의 배경 제거 기능 사용하기 236

__ 다른 앱에서 배경 제거하기 238

MAGIC 03 얼굴 말고, 영상에 씌운 마스크 242

__ 원하는 모양으로 마스크 적용하기 242

__ 마스크 기능으로 쌍둥이 영상 만들기 246

MAGIC 04 영화 CG와 같은 합성 기법, 크로마 키 251

__ 크로마 키 세상 파헤치기 251

__ 크로마 키 기법의 이용 사례 살펴보기 252

__ 캡컷의 크로마 키 합성 방법 255

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[CHAPTER 02] 영상 마법의 마지막 보스, 실전 편집!ㆍ257

MAGIC 01 커피 위에 사람이? 작은 세상 마법 258

MAGIC 02 시간을 조절하는 마법 261

MAGIC 03 사람이 날아오는 마법 264

MAGIC 04 내가 4명이나? 네 쌍둥이 마법 268

MAGIC 05 기둥 뒤로 가면 옷이 바뀌는 마법 272

MAGIC 06 문이 열리면서 새로운 세상이 펼쳐지는 마법 276

MAGIC 07 커피가 지나가니 텍스트가 나타나는 마법 281

MAGIC 08 상자를 열지 않고 상자 속 물건을 확인하는 마법 286

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FINAL MISSION 트랜지션 미션을 수행하라ㆍ290

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추천사

스마트폰 촬영 크리에이터 ‘담이’ @creator.dami

“책을 펼치는 순간, 마법이 시작되었다.” SNS 트렌드를 선도하는 최신 촬영 & 편집 기술이 이 한 권에 집약되어 있다. 단순한 가이드북이 아니라, 스마트폰 하나로 누구나 감각적인 작품을 만들어낼 수 있도록 돕는 비법서다. 롱제이님의 오랜 경험과 노하우가 담긴 이 책은 영감을 얻고 싶거나 SNS에서 더 빛나는 나만의 콘텐츠를 만들고 싶은 모든 이에게 최고의 선물이 될 것이다.

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여행 크리에이터 ‘올리버여행기’ @oliver_travel_

당신의 스마트폰이 단순한 기계를 넘어 마법의 도구가 되는 순간! 이 책은 촬영과 편집을 단순히 따라 하는 가이드가 아닙니다. 오랜 실전 경험을 바탕으로 한 저자의 노하우가 담긴 비법서이자, 누구나 영상을 자유자재로 다룰 수 있도록 도와주는 마법 같은 책입니다. 스마트폰 하나만으로 감각적인 영상을 만들고 싶은가요? 이 책을 펼치는 순간, 당신은 영상 마술사의 세계로 들어가게 될 것입니다. 이제, 스마트폰을 들어 당신만의 이야기를 창조해 보세요!

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여행 크리에이터 ‘훈이트립’ @hoon2trip

내가 처음에 영상을 공부할 때 이 책이 있었으면 얼마나 좋았을까?! 영상 제작이 어려울 것 같아서 포기했던 적이 있었다면 이번 기회에 다시 도전해 보세요. 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 실전 노하우로 여러분들의 손끝에서 마법처럼 멋진 영상이 탄생할 거예요!

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출판사 서평

★ 1년 만에 1억 뷰 이상 조회수를 달성한 숏폼 전문가의 생생한 영상 촬영 노하우

‘왜 내가 촬영한 영상은 어딘지 엉성하고, 볼품없어 보이는 걸까?’, ‘왜 똑같은 스마트폰으로 촬영한 영상인데 다른 사람의 영상은 더 멋져 보일까?’라는 고민을 한 번쯤은 한 적이 있을 것이다. 보통 영상을 촬영하라고 하면 스마트폰에서 카메라 앱을 실행하고 촬영 버튼을 누르는 것이 끝이다. 당연하게도 이렇게 촬영한 영상이 매력적으로 보일 리 없다. 이 책의 저자는 영상 촬영을 정식으로 배운 적이 없다. 하지만 365일 매일 영상을 촬영하면서 숏폼 영상 전문가가 되었고, 자신만의 노하우를 이 책에 고스란히 옮겨 담았다. 영상 촬영을 위한 스마트폰 카메라 설정부터 그동안 몰랐던 촬영과 편집 노하우까지! 전문 용어를 몰라도 그럴듯한 영상을 촬영할 수 있게 만드는 릴스 마법사 롱제이의 생생한 촬영 꿀팁을 배워 보자!

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★ 트렌디한 숏폼, 마법 같은 영상 편집 비법 대방출

촬영한 영상은 그 자체로도 소중한 추억이다. 하지만 영상 편집이라는 마법 한 스푼을 더하면 여기저기 공유하고 싶어지는 멋진 영상 콘텐츠가 된다. 이 책에서는 스마트폰 영상 편집 앱인 캡컷을 이용한 콘텐츠 제작 비법을 알려 준다. 요즘 유행하는 트렌드를 반영하여, 한 번쯤 만들어 보고 싶었던 신기하고 재미있는 영상을 직접 제작해 보자. 캡컷의 편리한 편집 기능을 배운 후 트렌디한 10여 가지의 프로젝트까지 실습해 보면 누구나 영상 편집 마법사가 될 수 있다.

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★ 직관적인 인터페이스와 마법 같은 편집 기능이 풍부한 캡컷

캡컷(CapCut)은 직관적인 인터페이스와 풍성한 기능이 포함된 스마트폰 영상 편집 앱으로, 초보자부터 전문가까지 폭넓게 사용할 수 있다. 그만큼 사용하기 쉽고, 다양한 고급 기능까지 포함하고 있다. 캡컷의 여러 템플릿과 필터, 전환 효과, 텍스트 애니메이션, 스티커 등의 시각적 요소는 초보자도 쉽게 사용할 수 있으며, 이를 활용하면 심심하고 재미없던 영상이 순식간에 흥미롭고 다채로운 영상으로 탈바꿈된다. 또한, 키프레임이나 크로마 키와 같은 고급 기능을 활용하면 커피 광고처럼 내가 커피잔에 걸터앉아 있는 미니미 세상이나 한 화면에 내가 여러 명 등장하는 쌍둥이 영상, 배경 합성, 시간을 빠르게 조절하는 듯한 신비로운 영상까지 숏폼에서 흥미를 끌 수 있을 법한 트렌디한 영상 제작도 가능하다. 이처럼 캡컷은 누구나 쉽게 사용할 수 있는 간편함과 함께, 고급 기능을 갖춘 강력한 영상 편집 도구로 이미 수많은 크리에이터가 사용하고 있다. 무엇보다 대부분의 기능을 무료로 사용할 수 있다는 점은 무척 큰 메리트이다.

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★ 이 책의 특징

● 스마트폰 영상 촬영과 영상 편집을 한 권으로!

● 캡컷 기초 사용 방법 및 마법 같은 영상 편집을 위한 고급 기능 소개

● 20만 팔로워, 릴스 마법사 롱제이의 트렌디한 영상 콘텐츠 제작 비법

● 눈이 즐거워지는 풍성한 사진 예시와 친절하고 자세한 설명

● 직접 실천해 볼 수 있는 미션 제시

● 유명 콘텐츠 크리에이터들도 극찬한 탄탄한 내용

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★ 이런 분을 위한 책입니다.

● 소중한 추억이 될 일상을 영상으로 남기고 싶은 모든 사람

● 남과 다른 색다른 영상 콘텐츠를 제작하고 싶은 크리에이터

● 숏폼 크리에이터에 도전하고 싶은 직장인

● 영상 콘텐츠로 수익을 얻고 싶은 투잡러

● 인스타그램에 좀 더 재미있는 콘텐츠를 업로드하고 싶은 모든 사람

● 제품 홍보를 위해 참신한 콘텐츠를 제작해야 하는 마케터

● 조별 과제 영상을 제작해야 하는 학생

● 아이 영상을 더 재미있게 만들고 싶은 부모님

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이상으로 마법 같은 영상 제작을 위한 스마트폰 촬영 및 편집 with 캡컷 책소 포스팅을 마치겠습니다.

#스마트폰촬영, #편집, #캡컷, #강의, #강좌, #책, #책소개

이게 되네? 챗GPT 미친 활용법 71제

이게 되네? 챗GPT 미친 활용법 71제 책소개 포스팅은 대가성 광고입니다.

챗GPT활용법에 관련된 책을 소개해드릴게요.

http://app.ac/XACZsd523

2024년 12월에 챗GPT는 완전히 새롭게 태어났다. 초강력 최신 GPT인 o1 정식 버전을 출시하고, 무제한 사용 정책을 내놓았다. 이제 o1을 하루에 얼마나 쓸 수 있느냐에 따라 인공지능 빈부격차가 커질 것이다. 한편 글로 영상을 손쉽게 만드는 Sora를 전격 탑재해 누구나 유튜브 쇼츠, 릴스, 단편 영화를 만들 수 있게 되었다. 그밖에 캔버스와 챗GPT 서치 기능을 더 강력하게 지원한다. 이에 챗GPT 분야 25주 연속 베스트셀러인 《이게 되네? 챗GPT 미친 활용법 51제》가 최신 챗GPT 업데이트를 반영하여 완전히 새로운 개정판으로 다시 찾아왔습니다.

아직도 ‘챗GPT로 어떤 것까지 할 수 있을까? 유료 구독을 할 가치가 있을까?’ 고민하는가? 챗GPT를 단순히 신기한 AI가 아닌 실생활에 ‘진짜’ 활용하고 싶은가? 이 책으로 그 답을 얻어보자. 누구보다 더 효과적으로 더 적극적으로 챗GPT를 활용하는 방법을 알려주는 이 책이 인공지능 시대에 일잘러, 작가, 영상 편집자, 현인으로서 살아갈 여러분의 마법의 지팡이가 되어줄 것이다.

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★ 챗GPT가 2024년 12월에 12일 동안 12가지 신기능으로 싹 바뀌었다!

★ 초강력 모델 o1 활용, 캔버스 글쓰기, Sora 영상 제작, 프로젝트 등 20가지 예제 전격 추가!

★ 25주 연속 베스트셀러가 더 강력해져 돌아왔다! 게다가 가격은 그대로, 읽기 편하게 판형은 더 크게!

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★ 기존 500%에 200%를 더해 초강력 700% 풀파워!

★ 완전히 새로워진 최신 챗GPT에 맞춘, 완전히 새로운 개정판, 이렇게 더 강력해졌다

사실 이 책은 개정판이라고 말하기 민망할 정도로 기존 내용을 대폭 개선하고 완전히 새로운 내용도 꾹꾹 눌러 담았습니다. 초판이 출간되고 약 반년 동안 o1이라는 강력한 모델의 등장뿐 아니라 챗GPT라는 서비스를 더욱 다양하게 사용할 수 있는 수많은 기능이 발표되었습니다. 이에 기존 예제를 최신 버전에서 100% 다시 실습하고, 30%에 달하는 20가지 미친 예제를 추가했습니다. 그 결과 어디서도 만나볼 수 없는 진짜 현업에서 사용하는 유용한 신전 예제가 51제에서 71제로 늘었습니다. 개정판에 다음과 같이 새로운 내용을 꾹꾹 눌러 담았습니다.

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- 하나, 실시간 정보를 활용하고 명확한 출처를 확인할 수 있는 ‘챗GPT 서치’

- 둘, 누구나 동영상을 단 몇 줄로 만들 수 있게 지원하는 ‘소라’

- 셋, 글이 아닌 말로 챗GPT를 사용할 수 있는 ‘챗GPT 고급 음성 모드’

- 넷, 긴 글 작성에 필수인 부분 수정을 제공하는 ‘챗GPT 캔버스’

- 다섯, 특정 작업에 맞춤형 챗GPT를 만들 수 있는 ‘GPTs’와 ‘프로젝트’

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작가의 말

저는 요즘 챗GPT와 함께 미친 업무 효율화를 실현하고 있습니다. 그리고 깨달았습니다. 곧 챗GPT가 필수 업무 도구이자 일상이 될 거라고 말이죠.

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1995년, 빌 게이츠는 레터맨 쇼에 출연하여 '인터넷이 무엇이냐?'라는 질문을 받습니다. 그는 말했습니다. "사람들이 정보를 게시하는 곳이죠. 개인이 홈페이지를 만들거나 기업들도 그곳에 있을 거에요. 최신 정보도 있고요.". 그러자 진행자였던 데이비드 레터맨은 다시 물었습니다. "인터넷으로 야구 중계를 들을 수 있다더군요. 그런데 라디오로 들으면 되지 않냐는 생각이 들었습니다.". 게이츠는 다시 설명했습니다. "중요한 차이점이 있습니다. 인터넷으로는 야구 중계를 듣고 싶을 때 들을 수 있어요.". 레터맨이 물었습니다. "테이프로 녹음하면 되지 않나요?"

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현재의 우리는 알고 있습니다. 인터넷이 필수이고, 일상이라는 걸. 그리고 인터넷이 바꿔놓은 빠른 변화를 몸소 겪었기 때문에 이해하고 있습니다. "그걸 왜 챗GPT로 해?"라는 질문 대신 뒤처지기 전에 활용하는 방법을 배우고, 미래에 응용할 수 있는 힘을 지금 길러야 한다는 걸.

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그리하여 저는 현재 업무에서 챗GPT를 활용하는 방법이 무엇일까 고민하고, 적용하기를 반복하면서 실제로 조금씩 업무를 효율화할 수 있었습니다. 그리고 이 효율화가 쌓여서 하루종일 하던 일을 오전이면 끝낼 수 있게 되었습니다. 그래서 회사에 말했습니다. 오후 시간이 남으니 책 쓰겠습니다.

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사실 시중에 나온 대부분 챗GPT 활용 도서는 '챗GPT의 프롬프트 엔지니어링이라는 개념과 원리를 알려줄 테니, 실무에 적용하는 방법은 직접 생각해봐.'입니다. 하지만 챗GPT를 처음 사용해보는 직장인이나 컴퓨터 활용이 조금 서툰 사람에게는 낯선 용어부터가 큰 장벽입니다. 이런 어려움을 덜어내기 위해서 업무 시나리오를 가지고 차례대로 실행하여 챗GPT를 실무에 도입하는 방법을 많은 분께 알려드리고 싶었습니다.

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제가 활용하는 모든 방법을 예제로 담은 책은 아닙니다. 초보자에게 부담스러운 책이 될 수 있으니까요. 다만, 챗GPT를 처음 시작하고, 업무나 일상에 필수 도구로 도입하기 위해 고민 중인 분들이 챗GPT 사용부터 응용까지 복사/붙여넣기로만 도달할 수 있도록 최대한 쉽게 구성했습니다. 물론 단순하게 질문만 하는 실습은 아니므로 처음 마주하면 어렵게 느껴질 수도 있습니다. 그러나 모든 실습을 마무리하면 검색부터 이미지 생성, 자동화와 도구 만들기까지 어려운 설치나 코딩 없이 챗GPT를 업무에 도입할 수 있게 될 것입니다. 그 과정을 포기하지 않고 따라할 수 있는 책을 쓰고 싶었습니다.

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챗GPT는 활용은 단순한 질문하기를 넘어선 곳에 있습니다. 진짜 700% 생산성을 발휘할 수 있냐고요? 네, 이 책만 따라오세요. 저와 함께 챗GPT 700% 활용의 세계로 떠나시죠!

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목차

[이게 되네? PART 00] 챗GPT 이해하기

01장 Hello, 챗GPT

_챗GPT가 무엇인가요?

_챗GPT 버전, 제대로 쓰는 방법

02장 챗GPT, 가장 많이 하는 질문

_[질문 01] 꼭 유료로 써야 하나요?

_[질문 02] 챗GPT를 사용하려면 프롬프트 엔지니어링을 꼭 배워야 하나요?

_[질문 03] 챗GPT 답변이 책과 달라요

_[질문 04] 챗GPT가 잘하는 건 뭐고, 못하는 건 뭐예요?

_[질문 05] 최종 결론! 그렇다면 챗 GPT를 어디에 어떻게 써야 하는 걸까요?

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[이게 되네? PART 01] 챗GPT 시작하기

03장 챗GPT를 시작하는 사람들을 위한 매뉴얼

_챗GPT 접속하기

_챗GPT 유료 구독하기

_챗GPT 유료 구독 해지하기

_기본 사용법

_’ChatGPT 맞춤 설정’하기

04장 챗GPT로 검색하기

_[미친 활용 01] 챗GPT 서치로 검색하기

_[미친 활용 02] 이미지로 검색하기

05장 챗GPT로 이미지 생성하기

_DALL -E란?

_[미친 활용 03] 다양한 스타일의 이미지 생성하기

_[미친 활용 04] 생성한 이미지 수정하기

06장 챗GPT로 동영상 생성하기

_Sora란?

_[미친 활용 05] 동영상 생성하기

07장 챗GPT 고급 음성 모드 활용하기

_고급 음성 모드란?

_[미친 활용 06] 챗GPT에게 통역 맡기기

_[미친 활용 07] 라이브 카메라로 실시간 영상 번역하기

_[미친 활용 08] 라이브 카메라로 실시간 상품 검색하기

_[미친 활용 09] 챗GPT와 함께 회의하기

08장 챗GPT 캔버스 시작하기

_챗GPT 캔버스란?

_[미친 활용 10] 캔버스로 제안서 쓰기

09장 o1 시작하기

_o1이란?

_[미친 활용 11] o1으로 약관 검토하기

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[이게 되네? PART 02] 챗GPT로 일정 관리하기

10장 할 일 관리하기

_[미친 활용 12] 지금 할 일 요약하기

_[미친 활용 13] 투두 리스트 만들기

_[미친 활용 14] 장보기 리스트 만들기

11장 나만의 캘린더 만들기

_[미친 활용 15] 미국 증시 휴장일 캘린더 만들기

_[미친 활용 16] 메모리 기능으로 개인 일정 캘린더 만들기

_[미친 활용 17] 주간 캘린더 관리하기

_[미친 활용 18] 반복 업무 캘린더 자동 생성하기

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[이게 되네? PART 03] 챗GPT로 파일 정리하기

12장 폴더 정리하기

_[미친 활용 19] 파일 이름 바꾸기

_[미친 활용 20] 파일 여러 개 이름을 한 번에 바꾸기

_[미친 활용 21] 폴더 한꺼번에 만들기

_[미친 활용 22] 폴더 한꺼번에 정리하기

_[미친 활용 23] 파일 한꺼번에 정리하기

13장 PDF 정리하기

_[미친 활용 24] PDF 병합 및 분할

_[미친 활용 25] PDF 회전 및 재정렬

_[미친 활용 26] PDF 페이지 번호 매기기

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[이게 되네? PART 04] 챗GPT로 OA 활용하기

14장 캔버스로 워드 문서화하기

_[미친 활용 27] 견적서 양식 만들기

_[미친 활용 28] 정보 검색해서 문서화하기

_[미친 활용 29] PDF 추출해서 문서화하기

_[미친 활용 30] 긴 보고서 작성하기

15장 엑셀 자동화하기

_[미친 활용 31] 엑셀 함수 만들기

_[미친 활용 32] 동적으로 계산하는 함수 추가하기

_[미친 활용 33] 월 매출 실적 시트 만들기

_[미친 활용 34] 엑셀 매크로 만들기

_[미친 활용 35] 엑셀 사용자 지정 함수 만들기

16장 PPT 작업하기

_[미친 활용 36] 보고서로 PPT 만들기

_[미친 활용 37] VBA로 PPT 만들기

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[이게 되네? PART 05] 챗GPT로 업무 자동화하기

17장 실시간 금 시세 계산기 만들기

_[미친 활용 38] 금 시세 불러오기

_[미친 활용 39] 귀금속 계산기 만들기

18장 쇼핑 검색 트렌드 자동 분석하기

_[미친 활용 40] 네이버 쇼핑 검색 시트 만들기

_[미친 활용 41] 주요 쇼핑 키워드 추출하기

_[미친 활용 42] 쇼핑 검색 트렌드 수집하기

19장 가상 화폐 관리 자동화하기

_[미친 활용 43] 가상 화폐 개인화 시트 만들기

_[미친 활용 44] 가상 화폐 매수/매도 계산기 만들기

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[이게 되네? PART 06] 챗GPT로 고객 관리하기

20장 명함 관리하기

_[미친 활용 45] 명함 스캐너 만들기

_[미친 활용 46] 명함 데이터로 CRM 만들기

21장 주문 데이터 분석하기

_[미친 활용 47] 주문 데이터 분석하기

_[미친 활용 48] 주문 데이터로 판매 매출 예상하기

22장 예약 고객 관리하기

_[미친 활용 49] 구글 폼으로 예약 신청 만들기

_[미친 활용 50] 예약 고객 관리 기능 만들기

23장 고객 문의 분석하기

_[미친 활용 51] 고객 문의 데이터 수집하기

_[미친 활용 52] 고객 응대 매뉴얼 만들기

_[미친 활용 53] 고객 문의 답변 생성하기

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[이게 되네? PART 07] 챗GPT로 시장 조사하기

24장 시장 트렌드 조사하기

_[미친 활용 54] 트렌드 데이터 분석하기

_[미친 활용 55] 시장 트렌드 조사하기

25장 경쟁 제품 비교하기

_[미친 활용 56] 경쟁 제품 조사하기

_[미친 활용 57] 경쟁 제품 리뷰 파악하기

26장 설문 조사하기

_[미친 활용 58] 조사 내용으로 설문 문항 만들기

_[미친 활용 59] 설문지 구글 폼으로 배포하기

_[미친 활용 60] 설문 데이터 분석하기

_[미친 활용 61] 보고서 작성하기

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[이게 되네? PART 08] 챗GPT로 시뮬레이션하기

27장 간단한 시뮬레이션하기

_[미친 활용 62] 동전 1억 번 던지기

_[미친 활용 63] 게임 시뮬레이션하기

28장 실무 시뮬레이션 만들기

_[미친 활용 64] 농산물 신선도 시뮬레이션 모델 만들기

_[미친 활용 65] 시뮬레이션 변수 요청하기

_[미친 활용 66] 시뮬레이션 결과 분석하기

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[이게 되네? PART 09] GPTs 활용하기

29장 유용한 GPTs 활용하기

_GPTs란?

_[미친 활용 67] Show Me GPT로 다이어그램 그리기

_[미친 활용 68] chatPRD GPT로 제품 요구 정의서 만들기

_[미친 활용 69] Adobe Express로 간단 디자인하기

30장 프로젝트 기능으로 맞춤형 GPT 만들기

_프로젝트란?

_[미친 활용 70] 영어 공부 프로젝트 만들기

_[미친 활용 71] 제품별 매뉴얼 만들기

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추천사

김종훈 (제주대학교 교수, 《챗GPT와 함께 배우는 엔트리 마스터 하기》 저자)

"이 책은 챗GPT의 숨겨진 잠재력을 폭넓게 탐구한다. 그림부터 구글 설문 생성에 이르는 다양한 실용적 기법을 소개하고 파일 관리, 고객 관리 등 업무 효율성을 높이는 방법도 상세히 다룬다. 특히 시뮬레이션은 챗GPT 활용의 새로운 가능성을 제시한다. 이 책을 통해 일상과 업무를 혁신적으로 변화시킬 수 있을 것이다.”

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신해동 (패스트캠퍼스 대표)

"챗GPT, 아직 멀었다고 생각하고 있다면 큰 오산이다. 이 책의 엄선된 예제를 따라 하다 보면, 더 이상 챗GPT 없는 업무는 상상할 수 없을 것이다. 이 예제들을 발판으로 루틴한 과업들을 챗GPT로 손쉽게 완수할 수 있다. 막히는 부분은 오픈카톡에서 저자와 실시간으로 소통하며 해결해보자! "

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황치규 (디지털투데이 기자)

“챗GPT 써봤는데, 뭐가 좋은지 잘 모르겠다면 이 책을 읽어보길. 챗GPT는 누구에게나 놀라운 도구가 될 것이다. 저자가 공유하는 활용법은 아주 자세하면서도 친절하다. 책을 읽고 나면 챗GPT 파워 유저가 되는 날개가 생길 것이다.”

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송석리 (교사, 《모두의 데이터 분석 with 파이썬》 저자)

“초기 챗GPT부터 유료로 사용했고, 업무 자동화에 관심이 많아서 챗GPT 업무 자동화에 자부심을 가지고 있었다. 그런데 폴더 정리부터 엑셀, PPT까지 따라 하기 쉬운 레시피로 정리해서 제공해준 이 책을 만나 보니 ‘그동안 쓴 챗GPT는 진짜 챗GPT가 아니었구나’라는 생각이 들 정도다!

제목이 다소 자극적이라고 생각했었는데 ‘진짜 미쳤네요!’”

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박종천 (전) 삼성전자 상무, 《개발자로 살아남기》 저자)

“챗GPT 기초 사용법을 알려주는 책은 정말 많았지만, 일반 직장인들과 자영업자들이 바로 활용할 수 있는 아이디어들을 제시해주는 책은 《이게 되네, 챗GPT 미친 활용법 51제》뿐! 모든 직장인과 자영업자의 생산성을 바로 높여줄 수 있는 좋은 아이디어로 가득하다!”

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장안나 (탭엔젤파트너스 부대표)

“성장할 스타트업을 선별하고 투자하는 업무를 하면서, 인공지능 액셀러레이터가 생길 거라는 위험한 생각을 해보았다. 특정 데이터 안에서 정형화된 지식을 알려주고 사업계획서 기본을 검토하는 업무는 인공지능이 충분히 할 수 있을 것이다. 앞으로 개인의 경쟁력은 챗GPT를 얼마만큼 활용할 수 있는지로 나뉠 것이다. 이 책은 다양한 실전 예시를 진짜로 쉽게 활용할 수 있게 알려준다. 챗GPT를 본격 활용할 수 있게 해준 선물 같은 책을 출판해 준 저자께 감사드린다.”

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강대명 (레몬트리 CTO)

“맡은 일을 잘 수행하기 위해서는 단순히 도구를 사용해 보거나 표면적으로 공부하는 것으로는 부족하다. 다양한 방법을 시도하고 심화 내용을 학습해야 한다. 마찬가지로 챗GPT를 효과적으로 활용하려면 올바르게 사용하는 방법을 배워야 한다. 이 책은 우리가 상상하지 못했던 것들, 즉 가능하지만 몰랐던 ‘더 좋은 결과’를 얻는 아이디어를 제시해준다. 생산성 향상과 경쟁력 향상을 위해서 강력하게 추천한다.”판해 준 저자께 감사드린다.”

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출판사 서평

★ 700% 효과 내는 카톡방 [챗GPT 미친 활용법]에서 함께 연구해요

함께 모여서 함께 공부하고, 토론하고, 네트워크를 쌓으며 완독하자. 저자와 함께 챗GPT 미친 활용법을 함께 공부하고 더 탄탄하게 성장할 수 있을 것이다.

https://open.kakao.com/o/gBWRpyvg

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★ 7시간 치를 1시간 만에, 7일 치를 하루 만에, 일곱 명이 할 일을 혼자서 한다고!

★ 7배 더 빠르게, 7배 나은 퀄리티로, 7배 더 저렴하게 일한다!

★ 오대리의 챗GPT 700% 더 미친 활용법 대공개

AI에 대체될까 두려운가? 미래는 AI 코워킹 시대(co-working era). AI를 잘 활용하는 사람은 살아남고, 그렇지 못하면 AI에 대체된다. AI 슈퍼 신인이 단돈 20달러에 고용되고 있다. 슈퍼 신인의 사수로서, 팀장으로 슈퍼 AI 코워커로 700% 업그레이드된 ‘오대리 챗GPT 700% 미친 활용법’ 대공개! 오대리와 함께 7배 더 빠르게, 7배 나은 퀄리티로, 7배 더 효율적으로 일하자!

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★2024년 12월 업데이트 ‘12 Days of OpenAI’에 주목하세요!

오픈AI는 12일 동안 새로운 제품을 발표하거나 AI 기능을 시연하는 행사인 ‘12 Days of OpenAI’를 진행했습니다. 일반적인 기술 회사가 수개월 동안 발표할 내용을 단 12일로 압축하여 2025년에는 챗GPT를 어떻게 사용해야 하고, 어떤 기능이 추가되며, 어떤 발전이 있을지 보여줬습니다.

행사에서 발표된 수많은 기능이 챗GPT에 추가되었으며, 이 책에도 신기능을 당장 사용할 수 있는 예제로 담았습니다. 자세한 업데이트 사항을 책에서 확인하고 2025년에 발전할 챗GPT, AI의 미래를 미리 만나보세요!

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★ 시시한 예제는 갖다 버리세요, o1을 700% 활용한 최초의 책 등장!

★ 자잘한 반복 업무부터, 데이터 분석, 설문 자동화 시스템 구축, 맞춤형 보고서 작성

★ 저자가 진짜 현업에 사용해온 ‘250여 개의 프롬프트, 71가지 미친 활용법’ 수록

o1으로 생성형AI는 또 한 번 도약했다! GPT-4o의 성능이 좋아지면서 챗GPT를 활용하는 방법이 아주 다양해졌지만 여전히 일정 수준 이상의 코드를 짤 때나 자동화 등 업무에 활용할 때 원하는 답을 내기까지 여러 번 시도해야 하곤 했다.

하지만 o1의 등장으로 우리는 더 든든한 동료를 얻었다. GPT-4o에게 두 번, 세 번 물어야 옳은 답을 받을 수 있는 크롤링 코드 생성 요청을 o1에게 질문하면 훨씬 빠르고 정확하게 대답한다. 왜냐하면 o1은 대답을 만든 후 그 대답을 다시 스스로에게 묻고 판단하면서 실제 응답을 하기 때문이다.

o1에 걸맞은 예제도 가득 담았다. 시시한 예제로는 아무것도 할 수 없다. 실무에 필요한 기술은 시시하지 않다. 그래서 이 책은 막연히 챗GPT로만 모든 것을 다 하라고 하지 않는다. 챗GPT와 엑셀 사용자 지정 함수를 만들고, 챗GPT와 파이썬 코드를 짜서 파일 생성을 자동화하고, 챗GPT와 PPT를 만들고, 챗GPT와 구글 설문을 만들고 분석한다. 우리가 지금까지 필요로 했지만 어렵고 낯설어서 시도하지 못한 수많은 업무 도구에 챗GPT와 함께 도전하라. 두려움은 사라지고 업무를 7배 빠르게 끝낸 후 여유로운 시간만 남아있을 것이다.

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★ 250여 개의 프롬프트, 71가지 예제로 상황에 맞는 내용을 찾아 문제를 직접 해결하세요!

★ 오대리와 함께 팀장님의 난제를 순식간에 풀어보세요!

이 책은 총 29개 장, 250여 개의 프롬프트, 71가지 예제로 구성되어 있고, 각 장은 팀장님과 오대리의 대화로 시작한다. 팀장님이 “모든 막걸리 중에 경쟁 제품을 찾아서 비교하려면 일주일은 걸리지 않을까?”라고 물으면 오대리가 “챗GPT를 활용하면 10분 만에 주요 경쟁 제품을 정리할 수 있어요!”라고 대답한다. 정말 그럴까? 오대리는 그 어려운 걸 10분 만에 해결해낸다. 여러분도 그 과정에 함께할 수 있는 것이 이 책의 큰 특징이자 장점이다. 오대리를 따라가면서 문제를 해결하다보면 “아하 챗GPT로 문제를 해결한다는 건 이런 거구나"라는 깨달음을 얻을 수 있을 것이다. 오대리와 함께 챗GPT를 활용하는 재미, 사장님의 오더를 순식간에 해치웠다는 쾌감을 얻어보자.

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★ 챗GPT 입문자도 일잘러로 만들어버리는

★ 강력한 학습 로드맵

이 책은 챗GPT로 처리할 수 있는 71가지 상황을 해결하며 미친 활용법을 익히고, 업무 도입까지 나아간다. 250여 개의 프롬프트를 책에 그대로 제공하고 있어 변형하여 사용하기도 좋다. 이 책을 통해 챗GPT를 활용하는 방법을 다양한 상황과 프롬프트로 제대로 알아보자. 차근차근 배워서 챗GPT를 응용할 수 있는 마지막까지 포기하지 말고 실습하면 챗GPT의 진가를 알게 될 것이다.

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[첫 걸음] 챗GPT 시작하기

〈0부〉 ‘이게 되네? 챗GPT 이해하기'에서는 챗GPT가 무엇인지, 챗GPT에서 어떤 버전을 사용할 수 있는지, 챗GPT를 시작할 때 가장 많이 하는 질문 5가지를 정리했다. 그리고 〈1부〉 ‘이게 되네? 챗GPT 시작하기’로 넘어가서 챗GPT를 실행하고, 질문하기, 맞춤 설정 등 기본 기능과 이미지 생성 등 기능을 실습한다. 새로 추가된 챗GPT 검색과 영상 생성 AI인 Sora도 소개한다.

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[두 걸음] 챗GPT 업무에 활용하기

〈2부〉 ‘이게 되네? 챗GPT로 일정 관리하기’부터는 본격적으로 업무에서 챗GPT를 활용하는 방법을 배운다. 일정 관리부터 〈3부〉 ‘이게 되네? 챗GPT로 파일 정리하기’, 〈4부〉 ‘이게 되네? 챗GPT로 OA 활용하기’,〈5부〉 ‘이게 되네? 챗GPT로 업무 자동화하기’까지 익히면 챗GPT로 처리할 수 있는 생성, 수정, 다운로드, 자동화 등 기초 활용은 모두 마스터할 수 있다.

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[마지막 한 걸음 더] 챗GPT 업무에 응용하기

〈6부〉 ‘이게 되네? 챗GPT로 고객 관리하기’부터는 앞서 배운 기초 활용을 응용하여 다양한 직군이 챗GPT를 응용할 수 있는 방법을 배운다. 고객 관리부터 CRM 만들기, 고객 피드백 분석까지, 〈7부〉 ‘이게 되네? 챗GPT로 시장 조사하기’에서는 시장 트렌드 조사부터 경쟁 제품 비교, 설문 조사 하기, 보고서 작성까지, 〈8부〉 ‘이게 되네? 챗GPT로 시뮬레이터 만들기’에서는 재고 관리 시뮬레이션하기, 시뮬레이터 만들기까지, 업무에 적용하는 방법을 하나씩 체득할 수 있다. 응용하기를 조합하면 어떤 직군이든 챗GPT를 업무에 도입할 방법을 찾게 될 것이다. 이렇게 챗GPT를 다양하게 활용하고 나면 스스로 어떤 질문을 자주 하고, 어떤 업무에 자주 챗GPT를 사용하는지 알게 될 것이다. 마지막으로 〈9부〉 ‘GPTs 활용하기’를 배치했으니 앞서 학습한 챗GPT 활용을 총동원해 가장 쓰기 좋은 여러분만의 챗GPT를 사용해보길 바란다.

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★ 챗GPT가 궁금해! 01 : 챗GPT가 무엇이길래, 왜 현업에 챗GPT를 써야 할까?

타이핑 몇 번, 엔터 몇 번이면 세상의 모든 지식을 알고 있는 AI 신입 사원이 이 세상에 입사했다. 야근을 시켜도, 밥을 주지 않아도 불평하지 않는다. 그 사원이 제시한 연봉은 240달러! 우리 돈으로 약 36만원이면 AI 신입 사원이 일 년 동안 5배 빠르게, 5배 더 나은 퀄리티로 우리를 보조해준다. 이렇게 값싼 비용으로 훌륭한 신입 사원을 고용할 수 있는데... 당신은 어떤 결정을 내릴 것인가?

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★ 챗GPT가 궁금해! 02 : 챗GPT가 거짓말을 한다는데 어떻게 믿고 쓰나요?

챗GPT의 치명적인 약점으로 지적되는 '할루시네이션(Hallucination)' 현상, 우리말로 환각 현상이라고 부르는 이 약점은 사실 사람도 가지고 있는 약점이다. 둘의 차이점이 있다면 ‘양의 차이’! 챗GPT는 단 몇 초 만에 방대한 양의 사실과 거짓을 섞어 말한다는 점 외에는 사람과 큰 차이가 없다. 우리가 집중해야 할 것은 ‘챗GPT가 만든 방대한 양의 결과물을 사람이 같은 시간에 빠르게 얻을 수 있는가?’에 있다. 챗GPT는 ‘보고서 완성해’라는 말을 듣고 단 몇 초 만에 보고서를 만든다. 만약 오류가 있다면 ‘오류가 있으니 수정해’라고 다시 명령하기만 하면 된다. 어차피 사람이 만드는 오류라면 빠르게 많은 양을 만들어내는 챗GPT를 사용하는 것이 편하다는 말이다. 그리고 챗GPT는 반복 업무에 짜증을 내거나 휴가를 줄 필요가 없다. 그저 연봉 240만원이면 충분하다. 서글프지만 AI 직원 챗GPT와의 코워킹은 막을 수 없다.

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★ 챗GPT가 궁금해! 03 : 챗GPT가 사람을 대체한다면 왜 공부해야 하나요?

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과거에 삽질을 하던 10명은 1명이 되어 포크레인을 운전한다. 이와 같이 10명이 일하는 직장에 AI 직원 챗GPT가 도입되면 비즈니스 속도가 비약적으로 빨라질 것이다. AI 직원 챗GPT와 함께라면 훨씬 높은 생산성을 낼 수 있다. 이제 챗GPT를 잘 운전하는 능력만 갖춘다면, 과거에 혼자서 하기 어려웠던 일들을 혼자서 해낼 수 있다. 바로 1인 개인이 과거 소규모 기업의 퍼포먼스를 낼 수 있는 환경이 주어졌다는 말이다. 마치 아이언맨 슈트를 입은 것처럼, 더 강력해진 퍼포먼스로 자신의 일을 해나가면 되는 것이다. 그러면 기회는 언제든지 온다. 따라서 직장인이라면, 아니 AI 코워킹 시대를 살아가는 모든 사람이 반드시 챗GPT 미친 활용법을 익혀야 한다.

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★ 챗GPT가 궁금해! 04 : 프롬프트 엔지니어링을 배워야 하나요?

초창기 인터넷 시대에는 ‘인터넷 정보 검색사’라는 자격증이 있었지만, 검색 엔진이 고도화되고 사용자들이 검색 기술에 익숙해지면서 사라졌다. 마찬가지로 프롬프트 엔지니어링 기술도 초기에는 특정 전문가들이 필요할 수 있지만, 챗GPT와 같은 모델이 빠르게 발전하면서 점점 더 단순화·자동화되고 있다. 챗GPT의 ChatGPT 맞춤 설정, GPTs, 프로젝트 기능을 사용하면 별도의 전문적 프롬프트 기술 없이도 역할을 부여하고 맞춤형 응답을 얻을 수 있다.

앞으로 모델이 더 발전하면 ‘어떤 문제를 AI로 해결할 수 있는지’, 그리고 ‘어떤 전략으로 AI를 업무 프로세스에 통합할 것인지’가 더욱 중요해질 것이다. 단순히 ‘좋은 프롬프트 작성법’을 익히는 것보다 AI를 활용해 비즈니스 가치를 창출하고 혁신하는 사고 방식과 접근법을 갖춘 사람이 더 큰 경쟁 우위를 가질 것이다.

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★ 챗GPT가 궁금해! 05 : 챗GPT 미친 활용법을 배우면 어떤 능력을 가질 수 있나요?

이 책에서 제안하는 ‘미친 활용법’은 단순히 “이메일을 영어로 번역해 줘” 수준의 기본적인 활용을 넘어선, 실제 비즈니스 현장에서 즉각 적용할 수 있는 고급 전략이다. 프로그래밍 지식 없이도 챗GPT로 간단한 프로토타입을 구현하고, 구글 워크스페이스와 연계해 데이터를 자동으로 처리하거나, 방대한 정보를 체계적인 보고서로 신속히 완성하는 등 실질적인 응용법을 담았다.

이런 활용법은 단순히 업무 시간을 절약하는 것을 넘어 기업의 업무 방식과 의사결정에 혁신을 가져올 것이다. 예를 들어, 스타트업 창업자는 고급 시장 분석 보고서를 작성해 투자자를 설득하고, 데이터 분석가는 실시간 시장 데이터를 모니터링하며 경영진에게 전략적 인사이트를 제공할 수 있다.

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[추천사]

송기범 IT블로거

“온라인에서 다양한 챗GPT 활용 사례가 공유되고 있지만, 실제로 활용법을 제대로 알려주는 콘텐츠는 찾아보기 어렵다. 이 책에는 업무 효율성을 높이고 싶은 직장인, 인력을 두기 어려운 소규모 기업 대표 및 소상공인을 위한 실용적인 챗GPT 실습 방법과 예제가 가득하다. AI 시대에 우리 같은 일반인(?)도 이를 잘 활용하고 싶다면 이 책이 훌륭한 선택지가 될 것이다.”

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이상으로 이게 되네? 챗GPT 미친 활용법 71제 책소개 포스팅을 마치겠습니다.

#챗GPT, #책, #활용법, #chatgpt

누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트 with 챗GPT

누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트 with 챗GPT 책 소개 포스팅은 대가성 광고입니다.

챗GPT와 함께 인공지능을 배울 수 있는 책을 소개해드릴게요.

http://app.ac/RbMSTCl63

"최신 ChatGPT 내용을 추가한 인공지능 완벽 가이드!"

인공지능의 기초부터 심화까지, 초보자를 위한 최고의 입문서

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‘2023 세종도서’의 학술부문으로 선정되었던 『누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트』가 개정되어 더욱 강력해졌다. 인공지능 학습의 기본기를 탄탄히 다지는 것은 물론, 알차고 풍부한 내용과 업그레이드된 학습을 제공한다. 특히 ChatGPT를 비롯한 최신 인공지능 기술과 이론을 반영하고, 학습자들이 실력을 한 단계 더 도약할 수 있도록 심화 문제를 새롭게 추가하여 매우 완성도 높은 내용으로 구성하였다.

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이 책의 특징은 다음과 같다. 첫 번째, ChatGPT와 관련된 최신 내용을 반영하여 하루가 다르게 발전하는 인공지능의 최신 기술과 응용 사례를 추가하였다. 두 번째, 쉽고 명확한 설명을 통해 인공지능을 처음 학습하는 학습자도 재밌게 배울 수 있도록 구성하였다. 세 번째, 다양한 예시와 그림을 삽입하여 어려운 개념도 쉽게 이해할 수 있도록 하였다. 네 번째, 각 챕터의 'LAB'에서는 독자들이 다양한 인공지능, ChatGPT 기술을 실제로 체험할 수 있는 실습을 제공하였다. 다섯 번째, 심화 학습을 통해 인공지능에 대한 이해도를 높이고 한 단계 더 나아갈 수 있도록 하였다.

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『누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트 with 챗GPT』 2판은 이외에도 대규모 언어 모델, 생성형 인공지능 등 주요 기술들을 이전보다 더욱 깊이 있게 다루었다. 인공지능 초심자라면 이 책을 통해 인공지능의 모든 내용을 파악하여, 실전에 기술을 기초를 탄탄히 다질 수 있는 밑거름이 될 것이다.

목차

머리말

이 책의 구성

이 책의 활용

강의 계획

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CHAPTER 01 인공지능으로 즐기는 세상

01 인공지능 기술을 알아보자

인공지능이라는 과학 기술

우리의 삶 여러 곳에 스며든 인공지능 기술

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02 지능을 가지는 기계와 지능에 대한 고찰

인공지능을 판별하는 방법: 튜링 테스트

지능의 사전적 정의

ChatGPT는 지능을 가지고 있을까?

인류는 인공지능을 통제할 수 있을까?

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03 인공지능이라는 말은 누가 처음 사용했을까?

인공지능의 아버지들과 다트머스 회의

인공지능의 주요 연표

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04 인공지능이 적용되는 여러 가지 분야를 알아보자

웨어러블 장치에 적용된 인공지능 기술

자율주행 자동차에 탑재된 인공지능 기술

신약 개발과 의료에 사용되는 인공지능 기술

금융 사고를 예방하는 인공지능 기술

아름다움을 창조하는 인공지능 기술

코딩하는 인공지능

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05 ChatGPT와 대규모 언어 모델, 생성형 인공지능의 혁신

ChatGPT의 성공 요인

ChatGPT의 놀라운 성능

이미지와 동영상 생성 인공지능의 등장과 새로운 위협

LAB 01 인공지능이 그림을 그려준다: 딥드림

요약

연습 문제

심화 학습

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CHAPTER 02 인공지능의 역사

01 인공지능을 정의해 보자

인공지능에 대한 여러 가지 정의

모라벡의 역설과 약한 인공지능, 강한 인공지능, 초인공지능

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02 산업혁명의 간단한 역사

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03 인공지능의 오랜 역사

사람의 개입 없이 일을 하는 기계에 대한 오랜 열망

해석기관과 프로그래밍의 탄생

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04 인공지능 연구에 대한 낙관적 전망이 넘쳐나다

인공지능의 희망찬 출발

지나친 낙관이 나락으로 이어지다: 인공지능의 1차 겨울

전문가 시스템: 인공지능의 새 희망

또 다시 찾아온 한파: 2차 인공지능의 겨울

​

05 다시 인공지능의 성숙기가 찾아오다

방대한 데이터의 생성과 활용이 가능해지다

딥러닝 알고리즘이 등장하다

인공지능을 위한 하드웨어가 등장하다

알파고 충격

LAB 02 인공지능 번역기: 파파고

요약

연습 문제

심화 학습

​

CHAPTER 03 상상과 예술 속의 인공지능

01 인공지능, 불쾌한 골짜기를 만나다

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02 빅터 프랑켄슈타인: 피조물에 의해 파괴당한 삶

​

03 로봇의 등장, 피조물의 반란에 대한 서사

​

04 도구의 창조, 그 도구에 의한 몰락에 대한 서사: 2001 스페이스 오디세이

​

05 공포의 터미네이터, 인공지능의 군사적 이용에 대한 경고

인공지능 로봇과 인간의 대립

인공지능 기술을 활용한 군사무기의 위험성

​

06 매트릭스, 인공지능의 에너지원을 생각하다

인간이 생성하는 빅데이터가 인공지능의 학습 데이터이다

LAB 03 세상의 흐름을 읽자: 구글 트렌드

요약

연습 문제

심화 학습

​

CHAPTER 04 인공지능과 윤리

01 범죄를 예방하는 인공지능 시스템 그리고 편향

인공지능 기술이 범죄 예방에 사용되다

잘못된 데이터에 의한 인종 차별과 편향

​

02 인공지능의 편향과 윤리적 문제점

여러 가지 편향에 대해 살펴보자

인공지능 챗봇이 혐오 발언을 하다니

딥페이크가 만드는 진짜 같은 오바마

​

03 안전한 인공지능 연구 개발에 대한 국가적 노력과 지침

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04 범용 인공지능의 위험성

범용 인공지능이란?

아실로마 인공지능 원칙

​

05 인류를 지킬 수 있는 로봇 3원칙과 자율주행차의 윤리

아이작 아시모프의 로봇 3원칙

트롤리 딜레마와 윤리학 사고 실험

인공지능이 운전하는 자동차는 더 좋은 세상을 만들까?

자율주행 자동차의 자동화 수준

LAB 04 나의 도덕관을 이해하자: 모럴 머신

요약

연습 문제

심화 학습

​

CHAPTER 05 인공지능을 배우기 위해 알아야 할 것

01 프로그램에 대해 알아보자

프로그램이 하는 일

프로그래밍 언어를 알아보자

좀 더 복잡한 프로그램은 똑똑한 일을 할 것이다

​

02 다양한 프로그래밍 언어와 프로그램의 수행 구조

프로그래밍 언어의 종류

프로그램의 제어 구조를 살펴보자

문제해결과 표현 방법

​

03 규칙 기반 인공지능과 전문가 시스템

인간의 사고를 규칙으로 표현하는 시도: 규칙 기반 인공지능

규칙 기반 모델의 요소들

전문적인 규칙 집합을 바탕으로 만든 전문가 시스템

​

04 명시적 프로그램의 한계와 이를 극복한 머신러닝

LAB 05 블록 코딩을 익혀보자

요약

연습 문제

심화 학습

​

CHAPTER 06 인공지능을 위한 기술

01 디지털 세상에서 정보는 2진수로 표현된다

디지털 세상과 정보의 표현 방법

디지털 데이터의 용량을 표현하는 방법

​

02 인공지능의 원료가 넘쳐나다

인공지능을 위한 방대한 디지털 데이터의 출현

정보의 원천 빅데이터

형식을 갖춘 정형 데이터와 형식이 없는 비정형 데이터

​

03 인공지능을 똑똑하게 만들기 위한 다양한 데이터베이스

MNIST 데이터베이스

이미지넷 데이터베이스

코코 데이터 집합

데이터 과학자와 머신러닝 마니아의 성지: 캐글

​

04 사물인터넷 기술과 인공지능에 이용되는 그래픽 처리장치

똑똑하게 데이터를 수집하는 기술: 사물인터넷

병렬 처리의 최고봉 그래픽 처리장치

인공지능의 부흥을 가져온 고성능 하드웨어 기술

병렬 처리 시스템은 동시에 여러 가지 작업을 처리한다

​

05 클라우드 서비스와 로봇 기술

인공지능을 위한 방대한 데이터를 보관하는 클라우드 서비스

로봇 기술

LAB 06 로봇과 인공지능

요약

연습 문제

심화 학습

​

CHAPTER 07 인공지능과 데이터 과학

01 데이터는 예전부터 중요한 자원이었다

인류 역사의 전환점에는 데이터가 있다

컴퓨터의 발전과 데이터 표현

아날로그와 디지털

​

02 데이터 과학과 분석 플랫폼

데이터가 수집되고 활용되는 사례

데이터 분석을 위한 플랫폼인 캐글

데이터 마켓과 열린 데이터

​

03 데이터 사이의 관련성을 알아보는 방법

인공지능을 발전시키기 위한 데이터의 이해

데이터 사이의 특성을 파악하기 위한 상관관계의 시각화와 정량화

​

04 알고리즘보다 데이터가 중요하다

데이터에 비례하여 딥러닝 알고리즘은 향상되고 있다

데이터에 문제가 있다면 학습의 결과를 신뢰하기 어렵다

좋은 데이터를 확보하기 위한 다양한 학문 분야의 협력

​

05 천문학과 데이터 과학의 만남: 사건 지평선 망원경

천문학과 데이터 과학의 만남이 이루어낸 쾌거

관측한 신호를 모아서 의미 있는 정보로 만들기

​

06 의미 있는 데이터를 모아서 데이터 분석을 하자

LAB 07 사건 지평선 망원경

요약

연습 문제

심화 학습

​

CHAPTER 08 스스로 학습하는 머신러닝

01 머신러닝의 엄밀한 정의

머신러닝을 정의하고 이해하자

명시적 프로그래밍과 머신러닝

​

02 선형 회귀를 통해 살펴보는 머신러닝

선형 회귀란 무엇일까?

정답과 예측값의 차이를 줄여주는 수학 도구

MSE 곡선의 최적값을 구하는 기울기와 미분

​

03 다양한 머신러닝 학습 방법을 알아보자

머신러닝 학습 방법의 큰 흐름: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습

회귀와 분류

​

04 다양한 지도 학습 방법을 알아보자

k-최근접 이웃 알고리즘

서포트 벡터 머신

결정 트리

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05 비지도 학습 방법을 알아보자

k-평균 군집화

밀도 기반 군집화

LAB 08 머신러닝 최적화에 숨어있는 수학적 원리를 알아보자

요약

연습 문제

심화 학습

​

CHAPTER 09 인공 신경망 기술

01 인간의 신경세포와 퍼셉트론

경이로운 인간의 뇌와 지능의 신비

생물학에서 밝혀낸 신경세포의 구조

신경세포를 흉내 낸 프로그램인 퍼셉트론

​

02 인공적인 신경세포: 퍼셉트론

논리회로와 논리적인 사고의 유사성

퍼셉트론 연구의 선구자들과 논리회로의 표현 방법

​

03 퍼셉트론의 화려한 등장과 비판자들

학습까지 수행하는 놀라운 퍼셉트론의 출현

인공 신경망을 만드는 수학 도구

​

04 XOR 문제와 다층 퍼셉트론의 필요성

XOR 문제와 인공지능의 한계

다층 퍼셉트론과 선형 분리 문제에 대한 해결책

​

05 방대한 신경망을 학습시키는 알고리즘: 딥러닝

​

06 오차를 효과적으로 줄이는 학습 방법: 오차 역전파

시각 지능을 테스트하는 방법

신경망의 방대한 파라미터를 학습시키는 방법

딥러닝 기술과 머신러닝, 인공지능과의 관계 정리

LAB 09 딥러닝으로 분류를 수행하는 구글의 플랫폼: 티처블 머신

요약

연습 문제

심화 학습

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CHAPTER 10 딥러닝의 세계로

01 많은 이미지 데이터를 모아라: 인공지능을 위한 데이터

인공지능을 위한 훈련 데이터와 인공지능의 실력을 검증하는 데이터

더욱더 많은 데이터를 사용하자, 이미지넷

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02 이미지넷 경진대회와 딥러닝의 부상

​

03 이미지의 특징을 훈련하자: 합성곱 신경망

이미지의 특징을 학습하는 합성곱 신경망

동물 실험의 결과가 이미지 인식의 혁신을 가져오다

​

04 이미지에서 원하는 사물을 찾아보자: 객체 탐지

LAB 10 합성곱 신경망으로 숫자를 인식시켜 보자

요약

연습 문제

심화 학습

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CHAPTER 11 대규모 언어 모델과 생성형 인공지능

01 순서를 가진 연속적인 데이터를 처리하는 인공지능

신호가 출력층 방향으로만 가는 피드포워드 신경망

순차적으로 제공되는 정보를 다루는 순환 신경망

일대다 구조

다대일 구조

다대다 구조

기계 번역의 어려움과 순환 신경망의 한계

​

02 대규모 언어 모델과 ChatGPT를 알아보자

ChatGPT가 안겨준 충격

ChatGPT의 활용 사례

ChatGPT의 부작용

환각 현상의 원인

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03 피카소와 고흐의 그림을 따라하는 인공지능: 생성 신경망

생성 모델

판별 모델

적대적 생성 신경망

​

04 적대적 생성 신경망의 혁신과 디퓨전 모델

이미지 연산을 사용하여 예시 이미지 생성

만화를 그리는 인공지능

텍스트를 이용하여 이미지를 만드는 인공지능

생성 모델의 혁신: 디퓨전 모델

생성 모델의 위협

​

05 설명할 수 없다면 이해한 것이 아니다: 설명 가능한 인공지능

당신은 이해하였는가? 그렇다면 설명해 보라

인간의 뇌는 가끔 주어진 정보를 잘못 해석한다

불투명한 인공지능을 투명하게 만들려는 노력

설명 가능한 인공지능을 위한 국제적 지침

LAB 11 ChatGPT의 여러 가지 모델을 활용하자

요약

연습 문제

심화 학습

​

CHAPTER 12 인간과 겨루는 인공지능: 강화 학습

01 딥마인드와 알파고 충격

구글이 탐낸 인재들이 모인 회사가 바둑에 도전하다

바둑은 인간 고유의 직관, 추론, 추상화가 필요한 게임이다

고수들의 게임을 모방하는 훈련을 통한 학습: 정책망

바둑판의 형세를 판단: 가치망

게임 트리에서 가장 좋은 수를 탐색하자: 몬테카를로 트리 탐색

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02 알파고를 뛰어넘는 인공지능의 출현

​

03 알파고의 시작: 아타리 게임을 하는 인공지능

추억의 게임기: 아타리 게임기

현재 상태를 바탕으로 보상을 최대로 하는 강화 학습 기술

강화 학습의 무한한 가능성

​

04 스스로 이동하는 자동차

자동차의 시작과 자율주행의 역사

자율주행 자동차 기술은 첨단 정보 통신 기술의 집합체

자율주행을 위한 과정: 인지, 판단, 제어

05 강화 학습을 자율주행 자동차 운행 기술에 적용하자

강화 학습과 자율주행 자동차 기술

인간 친화적인 운전과 설명 가능한 자율주행 문제

LAB 12 컴퓨터가 만드는 명상 음악을 감상하자

요약

연습 문제

심화 학습

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CHAPTER 13 인공지능의 도전과 미래

01 기계를 파괴하다, 러다이트 운동

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02 직업이 사라지고 만들어지다

사라진 직업들

기술 혁신과 일자리에 대한 비관론과 낙관론

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03 코딩하고 창의적인 일을 하는 인공지능

인공지능이 창의적인 일까지 도전한다면?

인간보다 더 창의적인 일을 하는 인공지능

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04 인공지능의 혁신과 뇌과학

최근 인공지능 연구가 가져온 혁신

신경망 모델의 역사를 살펴보자

다시 한번 살펴보는 신경세포와 인공 신경세포

생물학에서 영감을 받은 연구의 정체를 수학으로 돌파하다

뇌과학의 연구에서 인공 시각 지능의 단초를 얻다

​

05 인간의 뇌는 심층 신경망과 같은 원리로 학습하는가?

뇌과학의 연구가 가져온 인공지능의 성과

인공지능 기술을 위한 현재 컴퓨터의 한계와 그 돌파구

딥러닝과 인공지능의 진전

LAB 13 알파코드가 코딩을 하다

요약

연습 문제

심화 학습

찾아보기

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출판사 서평

우리 삶에서 인공지능은 이제 단순한 기술을 넘어, 삶의 모든 영역에 스며든 필수 기술로 자리 잡았다. 스마트폰부터 자율주행차, 의료에 이르기까지 인공지능은 일상을 바꾸고 있으며 그 중요성은 앞으로 더욱 커질 것이다. 이처럼 빠르게 커지고 변화하는 인공지능을 이해하고 활용하기 위해서는 무엇보다 기초를 탄탄히 다져야 한다. 『누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트 with 챗GPT』 2판은 바로 이러한 이유로 집필되었다. 이 책은 인공지능의 개념을 충실히 이해하고자 하는 학습자들을 위해 쓰인 최적의 입문서이다.

​

이 책은 총 13개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장마다 독자가 지루할 틈 없이 학습에 몰입할 수 있도록 인공지능과 관련된 다양한 그림과 사진, 실제 사례 및 흥미로운 이야기들로 구성하였다. 또한 인공지능의 개념을 포함하여 사회적 영향, 윤리적 문제, 역사, 문화, 예술 등 폭넓은 시각으로 인공지능을 다루고 있다. 이를 통해 독자들은 단순히 기술 지식을 넘어, 인공지능이 우리 사회 전반에 걸쳐 어떤 영향을 미치고 있는지 폭넓게 이해할 수 있다.

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『누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트 with 챗GPT』 2판은 프로그래밍이나 기술적 배경이 없는 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 친절하고 재미있게 설명하고 있어, 전공자가 아니더라도 인공지능에 관심 있는 사람이라면 누구나 관련 지식을 얻을 수 있다. 이 책을 통해 학습하면 초보자에서 숙련자로 한 걸음 더 성장할 수 있으리라 확신한다. 인공지능에 첫 발을 내디디려는 학습자들에게 분명 더없이 좋은 시작점이 될 것이다.

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이상으로 누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트 with 챗GPT 책 포스팅을 마치겠습니다.

이상으로 누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트 with 챗GPT 책 소개 포스팅을 마치겠습니다.

#인공지능스타트, #챗GPT, #책, #강의, #강좌

파이썬 업무 자동화 일잘러 되기 + 챗GPT

파이썬 업무 자동화 일잘러 되기 + 챗GPT 책소개 포스팅은 대가성 광고입니다.

파이썬으로 업무 자동화할때 도움이 될 만한 책을 소개해드릴게요.

http://app.ac/YErYtDS03

〈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) 메이허

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인물정보

강사/학원장

파이썬을 이용한 자동화 실전 사례를 차곡차곡 쌓아가는 일잘러입니다. 성공적인 업무 자동화 경험을 토대로 오프라인, 인프런, 유튜브에서 강의를 하고, 웹에 블로깅을 하며 책을 집필합니다. 파이썬을 넘어 생성 AI를 이용한 노코드 업무 자동화에 관심을 갖고 있습니다.

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작가의 말

한 조사에 의하면 사무직 직원은 매일 3-4시간을 단순 반복 업무에 소비합니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 접근법이 바로 파이썬과 챗GPT를 활용한 업무 자동화입니다. 단순 반복 업무를 자동화하면 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있으며, 개인과 조직의 생산성을 획기적으로 높일 수 있습니다. 하지만 ‘코드’, ‘자동화’라는 단어는 업무 자동화에 선듯 도전할 수 없게 만드는 것이 현실입니다.

저자는 초보자들의 그러한 어려움을 해소하고자 이 책을 문과생도 쉽게 따라할 수 있도록 초보자 관점에서 집필했습니다. 최소한의 투자로 빠르게 성과를 내고 싶은 분을 위해 엑셀, 워드, 파워포인트를 활용한 기초적인 자동화부터, 웹 스크레이핑, 보고서 자동 생성까지 실무에 바로 적용 가능한 실습 예제를 제공합니다. 또한 어려운 프로그래밍 용어나 개념 대신, 이해하기 쉬운 설명과 함께 실용적인 예제에 집중합니다. 누구든 이 책에서 제공하는 23가지 자동화 예제를 활용하면 단순 반복 업무에서 해방되어 더 가치 있는 일에 집중하는 일잘러의 토대를 마련하게 될 겁니다. 현대의 직장 생활에서 효율성은 선택이 아닌 필수입니다. 이 책을 통해, 파이썬과 생성 AI에 조금 더 익숙해지고 실제 업무를 자동화함으로써 일상 업무의 효율성을 한 단계 끌어올리기 바랍니다.

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목차

[레벨 1 기초 업무 자동화 연습하기]

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01장 파일 다루기

_01.0 실습 준비하기

_01.1 주피터 노트북 사용하기

_01.2 폴더 다루기

_01.3 파일 다루기

_01.4 텍스트 파일 읽고 쓰기

_01.5 csv 파일 다루기

__학습 마무리

__연습문제

​

02장 엑셀 파일 다루기

_02.1 엑셀 데이터 사용하기

_02.2 엑셀 데이터 읽기

_02.3 엑셀 서식 설정하기

_02.4 [실전] 조건에 맞는 데이터를 선별해 특정 기준으로 재분류하기

_02.5 [실전] 여러 엑셀 파일 합치기

__학습 마무리

__연습문제

​

03장 워드 파일 다루기

_03.1 워드 파일 생성 및 데이터 입력하기

_03.2 워드 파일 서식 설정하기

_03.3 워드 파일 읽기

_03.4 [실전] 송장 파일 자동 생성하기

__학습 마무리

__연습문제

​

04장 파워포인트 파일 다루기

_04.1 파워포인트 파일 생성 및 텍스트 추가하기

_04.2 파워포인트 파일 그래픽 요소 추가하기

_04.3 파워포인트 파일 읽기

_04.4 [실전] 엑셀과 조합하여 파워포인트 생성하기

__학습 마무리

__연습문제

​

[레벨 2 실전 업무 자동화 실습하기]

​

05장 데이터 작업을 더 쉽게, 판다스

_05.1 판다스의 핵심 데이터 구조 이해하기 - 기초

_05.2 판다스로 데이터프레임 다루기 - 심화

__학습 마무리

__연습문제

​

06장 인터넷에서 데이터 수집하기, 웹 스크레이핑

_06.0 웹 스크레이핑 학습 전 주의사항

_06.1 웹 스크레이핑 이해하기

_06.2 웹페이지 이해하기

_06.3 뷰티풀수프로 웹 스크레이핑하기

_06.4 뷰티풀수프로 뉴스 기사 웹 크롤링하기

_06.5 뷰티풀수프로 실시간 환율 정보 웹 스크래핑하기

__학습 마무리

__연습문제

​

07장 동적 웹사이트에서 웹 스크레이핑하기

_07.1 셀레니움 환경 설정하기

_07.2 셀레니움으로 웹 브라우저 제어하기 - 기초

_07.3 XPath 이해하고 요소 찾아 텍스트 출력하기

_07.4 대기하기

_07.5 셀레니움으로 웹 브라우저 제어하기 - 심화

_07.6 부동산 순위 스크래핑하기

__학습 마무리

__연습문제

​

08장 챗GPT API로 업무 자동화하기

_08.1 챗GPT API 소개

_08.2 챗GPT API 사용해보기

_08.3 챗GPT로 대량의 텍스트에서 필요한 정보만 추출하기

__학습 마무리

__연습문제

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[레벨 3 23가지 업무 자동화 프로그램 만들기]

[자동화 프로그램 01] 파일 분류 자동화 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 02] 파일 이름 일괄 변경 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 03] 특정 문자열 포함한 파일을 찾는 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 04] 백업 자동화 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 05] JPG를 PNG로 자동 변환하는 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 06] 이미지 파일 크기 일괄 조정 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 07] QR 코드 생성 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 08] 텍스트 음성 변환 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 09] 유튜브 영상 및 음원 다운로드 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 10] 유튜브 동영상 정보 추출 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 11] 파워포인트로 동영상 자동 변환 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 12] PDF 파일 병합 및 분할 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 13] PDF 파일에서 텍스트 자동 추출 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 14] 환율 자동 변환 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 15] 비트코인 가격 조회 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 16] 메일 자동 발송 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 17] 개인 일정 알림 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 18] 주식 데이터 분석 및 시각화 프로그램 만들기

[자동화 프로그램 19] 구글 스프레드시트 데이터 다루기

[자동화 프로그램 20] 스트림릿으로 뉴스 기사 검색 웹 애플리케이션 만들기

[자동화 프로그램 21] AI로 광고 문구 생성 웹 애플리케이션 만들기

[자동화 프로그램 22] AI로 로고 디자인 생성 웹 애플리케이션 만들기

[자동화 프로그램 23] AI로 동영상 자막 자동 생성 웹 애플리케이션 만들기

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[부록]

A 코드 작성하기

B 코드 설명하기

C 코드 주석 달기

D 오류의 원인 파악하기

E 코드 최적화하기

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추천사

유원준, 네이버클라우드 AI 연구원

이 책은 엑셀 데이터 정리, PDF 문서 처리, 이메일 자동 발송 등 실제 하는 업무를 자동화하는 방법을 소개합니다. 파이썬 입문자들도 따라 할 수 있을 만큼 쉽게 설명되어 있어, 업무 시간을 효율적으로 쓰고 싶은 분이라면 누구든 이 책으로 자동화의 꿈을 이룰 수 있을 겁니다.

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정용범, 《사장님 몰래하는 파이썬 업무 자동화》 저자

이 책의 가장 큰 장점은 단순히 파이썬 문법을 설명하기보다는, 각 예제 코드가 어떤 역할을 하는지 설명해주어 프로그래밍을 처음 접하는 사람도 이해하기 쉽다는 겁니다. 실제 활용할 수 있는 ‘23가지 업무 자동화 프로그램 만들기’를 제공해 업무 자동화에 관심이 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 분에게 최고의 선물이 될 겁니다.

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김수종, AWS 컨설턴트

반복 업무 자동화의 구체적인 방법을 가이드하는 책으로 데이터 처리, 파일 관리, 챗GPT API 연동 등 실제 업무에 적용할 만한 예제를 제시합니다. 특히 코드의 구조와 설명이 명확해서 이해하기 쉽고, 나아가 실무 자동화에 코드를 활용할 수 있게끔 실질적인 도움을 주는 책입니다.

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나승현, 삼성전자 반도체 엔지니어

이 책은 업무 자동화의 실전 적용에 초점을 맞춘 가이드로, 반복 작업을 자동화하는 체계적인 방법을 제시합니다. 비전공자의 눈높이에 맞춰 복잡한 이론을 최소화하고, 실무 중심의 코드와 활용법을 쉽게 풀어냈습니다. 각 장별 예제는 현업에서 자주 접하는 상황을 반영해 실용성이 높습니다. 파이썬을 배우고도 실무에 적용하지 못하는 개발자에게도 간극을 메워줄 효과적인 책으로, 업무 자동화를 고민하는 분께 강력히 추천합니다.

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김신영, 현대오토에버 개발자

파이썬으로 업무를 자동화하고 싶었지만, 프로그래밍이나 업무 자동화를 처음해보는 초보자는 막상 코드를 작성하려면 어디서부터 시작해야 할지 막막하기 마련입니다. 이 책은 예제 하나하나 실제로 필요한 자동화 코드를 다루고 있어 바로 활용이 가능하며, 그런 고민을 해결해줍니다. 특히 코드 설명이 세세하고 친절하게 설명하고 있어 코드를 이해하고 응용하는 데 어려움이 없는 책입니다. 매일 반복되는 단순 작업에서 벗어나고 싶은 회사원이라면 이 책으로 시작해보세요.

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조수아, 삼성SDS 딥러닝 엔지니어

복잡한 프로그래밍 지식을 요구하지 않고, 실제 사무실에서 필요한 자동화 작업에만 집중하는 책입니다. 책에서 설명하는 예제들은 모두 실무에서 자주 마주치는 작업들이라 처음부터 끝까지 실용적입니다. 특히 다른 프로그래밍 책과 달리 각 장마다 구체적인 업무 상황을 예시로 들어 설명하여, 내 상황에 어떻게 적용할지 쉽게 떠올릴 수 있습니다. 업무 자동화를 시도해보고 싶은데 시작이 막막한 직장인에게 좋은 첫걸음이 될 것 같습니다.

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이동영, 코스콤 IT 엔지니어

이 책의 장점은 초보자가 점진적으로 업무 자동화에 익숙해질 수 있도록 가이드한다는 점입니다. 업무 자동화의 기본 개념과 ‘23가지 실전 자동화 프로그램을 만들기’라는 프로젝트형 실습을 다룹니다. 기초를 다진 다음 실제 프로그램을 만드는 단계별 접근이 학습 효과를 높여주며, 자연스럽게 업무 자동화와 관련된 다양한 배경 지식이 늘어나는 것을 느낄 수 있습니다. 파이썬으로 업무 자동화를 처음 시작하는 분들, 특히 체계적으로 기초부터 실전까지 배우고 싶은 분들에게 추천하는 책입니다.

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책 속으로

이 책은 저자가 직접 현업에서 겪은 업무 고충을 해소하고 좀 더 효율적인 일 처리를 위해 고민하고 연구하여 성공한 업무 자동화 실전 사례와 기초를 담았습니다. 엑셀, 워드, 파워포인트와 같은 문서 작업부터 PDF 파일 처리, 웹 크롤링, API 활용까지 업무에서 바로 쓸 수 있는 예제를 제공합니다. 1장부터 8장까지는 파이썬 자동화에 자주 사용하는 라이브러리가 동작하는 원리를 이해할 수 있도록 작은 프로그램을 만들어 실행해보고, 그다음에는 규모를 키워 자동화 프로그램을 만드는 과정으로 여러분을 안내합니다. 각 장의 마지막 부분에는 연습문제와 학습 마무리를 제공해 내용을 다시 확인하고 복습할 수 있도록 도와줍니다. 23가지 자동화 프로그램에서는 파일 분류, 데이터 분석, 슬라이드 자동 생성, 웹 크롤링, AI 애플리케이션 제작 등 실무에 바로 적용 가능한 프로젝트를 통해 실제 활용 능력을 높일 수 있습니다.

[레벨 1 기초 업무 자동화 연습하기_ 엑셀, 워드, 파워포인트, 문서 다루기]

반복적인 엑셀 작업에 지친 직장인을 위해, 이 책은 엑셀 데이터를 읽고 쓰는 기본적인 방법부터 시작합니다. 여러 개의 파일을 자동으로 합치거나 조건에 따라 데이터를 재분류하는 실전 예제도 포함되어 있어, 매번 수작업으로 처리하던 업무를 손쉽게 자동화할 수 있습니다. 또한 워드 파일 생성 및 서식 설정, 송장 작성 같은 문서 작업도 단 몇 줄의 코드로 간단히 해결할 수 있습니다. 파워포인트로 그래프와 차트를 자동 생성하거나 엑셀 데이터를 활용해 슬라이드를 만드는 방법까지 다루며, 직장인의 실무 환경에 바로 적용 가능한 실질적인 도구와 노하우를 제공합니다.

[레벨 2 실전 업무 자동화 시작하기 _ 데이터 작업, 웹 스크레이핑, 챗GPT API 다루기]

파이썬의 대표적인 데이터 분석 도구인 판다스를 활용하면 대규모 데이터를 효율적으로 정리하고 분석할 수 있습니다. 엑셀을 뛰어넘는 데이터 처리 기법을 단계적으로 안내하며, 실무에서 즉시 활용 가능한 실습 예제를 제공합니다. 또한 뷰티풀수프와 셀레니움을 사용해 뉴스 기사, 실시간 환율, 부동산 정보 등 실무에 필요한 데이터를 자동으로 수집하고 정리하는 웹 스크레이핑 기술도 다룹니다. 여기서 한 걸음 더 나아가 챗GPT API를 활용한 업무 자동화도 포함되어 있습니다. AI 기술을 통해 대량의 텍스트에서 필요한 정보를 추출하거나, 반복적인 작업을 대신할 코드를 생성하며, 스마트한 업무 환경을 구축할 수 있습니다.

[레벨 3 23가지 업무 자동화 프로그램 만들기]

실무에 바로 적용 가능한 23가지의 자동화 프로그램을 만들며 공부합니다. 파일 분류 자동화, 파일 이름 일괄 변경 자동화, PDF 병합 및 분할, QR 코드 생성, 이메일 자동 발송, 일정 알림, 동영상 변환, 주식 데이터 시각화, 환율 및 비트코인 가격 조회 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 그리고 요즘은 AI 기반 업무 자동화도 배우는 것이 좋습니다. 챗GPT API와 스트림릿을 활용한 광고 문구 생성, 로고 디자인, 동영상 자막 생성 같은 AI 기반 웹 애플리케이션도 공부해보세요.

[부록_챗GPT 활용하여 파이썬 코드 작성하기]

부록에서는 챗GPT를 활용해 파이썬 코드 작성부터 최적화까지의 전 과정을 효율적으로 지원받는 방법을 다룹니다. 파이썬에 능숙하지 않더라도 챗GPT의 도움을 받아 코드 생성부터 설명, 주석 작성, 오류 분석, 최적화 등 유용하게 활용할 수 있는 팁을 상세히 소개합니다.

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출판사 서평

★ 위키독스 인기 도서, 〈파이썬 업무 자동화〉가 더 강력하게 책으로 돌아왔습니다!

★ 진짜 실무에 100% 활용할 수 있는 23가지 업무 자동화 예제와 함께

★ 지금 당장 도입하고 오늘부터 칼퇴하세요! 파이썬 초보자도 할 수 있습니다!

매일 반복되는 엑셀 작업, 문서 작성, 데이터 정리에 쫓기는 직장인이라면 한 번쯤은 ‘이제 반복 작업은 그만하고 싶다...’라는 고민을 해봤을 것입니다. 파일 수백 개의 이름을 수정한 다음 적절한 폴더로 옮기고, 엑셀에 정신 없이 정리된 엄청나게 많은 양의 입력값을 반복해서 고치고... 반복 작업과 대량의 데이터 처리 작업에 지쳐버린 당신에게 이 책을 선물합니다! 파일, 폴더 정리 자동화부터 엑셀, 워드, 파워포인트 자동 생성, 주식, 환율, 비트코인 데이터 수집을 위한 웹 크롤링과 그리고 챗GPT API 활용까지, 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 23가지 업무 자동화 프로그램으로 업무 자동화 능력자가 되어보세요!

★ 누가 이 책을 읽어야 할까요?

엑셀, 워드, 파워포인트 등 반복 작업 때문에 스트레스를 받는 직장인

데이터가 많아질수록 업무 속도가 느려지는 것을 경험한 사람

최신 기술로 업무 효율성을 극대화하고 싶은 사람

단순 반복 작업 대신 창의적인 업무에 집중하고 싶은 사람

파이썬을 배우고 싶은데 어디서부터 시작할지 고민하는 초보자

업무뿐만 아니라 다양한 분야에서도 자동화를 확대하여 쓰고 싶은 사람

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이상으로 파이썬 업무 자동화 일잘러 되기 + 챗GPT 책 포스팅을 마치겠습니다.

#파이썬, #업무자동화, #일잘러, #챗gpt, #chatgpt, #책, #강의, #강좌

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파이썬 데이터 분석가 되기 + 챗GPT

파이썬 데이터 분석에 도움이 될 만한 책을 소개해드릴게요.

http://app.ac/HbM78yl43

★ 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.

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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

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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

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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.

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파이썬 데이터 분석가 되기 + 챗GPT

챗GPT와 함께 파이썬 데이터 분석에 

도움이 될 만한 책을 소개해드릴게요.

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★ 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

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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

​

​

_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.

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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.

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AWS로 구현하는 생성형 AI

AWS로 구현하는 생성형 AI에 관련된

책을 소개해드릴게요.

http://app.ac/P3PyfeJ63

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

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▣ 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

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▣ 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

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▣ 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

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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.

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LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션

LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션을

개발할 수 있는 책을 소개해드릴게요.

http://app.ac/Sqpop6243

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