진짜 업무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석 상세페이지
출간 정보
- 2025.03.10 전자책, 종이책 동시 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 475 쪽
- 103.0MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9788960884816
ECN
-
진짜 업무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석
작품 정보
13년 경력의 시뮬레이션 연구원이 직접 현장에서 검증한 AI 데이터 분석 노하우 공개!
이제는 더 이상 데이터 분석이 전문가만의 영역이 아닙니다. 비전공자라도, 코딩을 몰라도 누구나 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석을 쉽게 시작할 수 있습니다. 『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』은 AI 시대, 데이터 중심 업무 환경에서 바로 적용할 수 있는 실무형 데이터 분석법을 소개합니다.
이 책은 단순한 기술서가 아닙니다. 저자가 자동차 시뮬레이션 연구원으로서의 경험을 바탕으로, 인사 평가, 출판 기획, 바이오 개발 등 다양한 직무에서 데이터를 활용하는 사례들을 연구하고 분석해 집필한 내용을 담았습니다. 복잡한 코딩 없이도 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석에 성공한 직장인들의 이야기를 통해, 독자들은 자신만의 업무에 AI를 적용하는 구체적인 방법을 배울 수 있습니다.
이런 분들에게 추천합니다!
● 데이터 분석이 필요하지만 코딩이 두려운 직장인!
● AI와 데이터 분석을 활용해 업무 효율성을 높이고 싶은 실무자!
● 비전공자로서 데이터 분석 역량을 키우고 싶은 학생!
이 책에서 얻을 수 있는 것
● 코딩 없이 챗GPT와 노코드 도구로 데이터 분석하는 실무 비법
● 문과, 이과 상관없이 각자의 분야에서 데이터 기반 의사결정하는 방법
● 문제 발견, 데이터 준비, 패턴 분석까지 AI와 협업하는 단계별 분석 노하우
AI가 모든 것을 바꾸고 있는 지금, ‘데이터 분석은 어렵다’는 편견을 깨고, 누구나 AI와 함께 데이터로 일하는 법을 익혀보세요!
『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』이 여러분의 데이터 여정을 함께 할 것입니다!
이제는 더 이상 데이터 분석이 전문가만의 영역이 아닙니다. 비전공자라도, 코딩을 몰라도 누구나 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석을 쉽게 시작할 수 있습니다. 『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』은 AI 시대, 데이터 중심 업무 환경에서 바로 적용할 수 있는 실무형 데이터 분석법을 소개합니다.
이 책은 단순한 기술서가 아닙니다. 저자가 자동차 시뮬레이션 연구원으로서의 경험을 바탕으로, 인사 평가, 출판 기획, 바이오 개발 등 다양한 직무에서 데이터를 활용하는 사례들을 연구하고 분석해 집필한 내용을 담았습니다. 복잡한 코딩 없이도 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 데이터 분석에 성공한 직장인들의 이야기를 통해, 독자들은 자신만의 업무에 AI를 적용하는 구체적인 방법을 배울 수 있습니다.
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● 데이터 분석이 필요하지만 코딩이 두려운 직장인!
● AI와 데이터 분석을 활용해 업무 효율성을 높이고 싶은 실무자!
● 비전공자로서 데이터 분석 역량을 키우고 싶은 학생!
이 책에서 얻을 수 있는 것
● 코딩 없이 챗GPT와 노코드 도구로 데이터 분석하는 실무 비법
● 문과, 이과 상관없이 각자의 분야에서 데이터 기반 의사결정하는 방법
● 문제 발견, 데이터 준비, 패턴 분석까지 AI와 협업하는 단계별 분석 노하우
AI가 모든 것을 바꾸고 있는 지금, ‘데이터 분석은 어렵다’는 편견을 깨고, 누구나 AI와 함께 데이터로 일하는 법을 익혀보세요!
『진짜 실무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석』이 여러분의 데이터 여정을 함께 할 것입니다!
작가 소개
저자 이기복
mlearner42195@gmail.com
―
현대차그룹에서 13년간 시뮬레이션 연구원으로 활동하며, 디지털 전환에 발맞춰 AI 머신러닝을 응용한 가상 솔루션 개발을 담당하고 있다. 예측 모델링, 최적화, 데이터 자동화 프로세스 구축 등 다양한 연구 성과를 인정받았으며, 국제 학술지(SCI)를 포함해 10편 이상 게재, 대내외 주요 수상 실적 10건 이상을 보유한 업계 전문가다.
‘AI를 이해하는 것보다 직접 경험하는 것이 중요하다’는 철학을 바탕으로, 관련 업계뿐만 아니라 다양한 분야에서 AI 실무 활용 방안을 논의하며 재능 기부 활동도 이어가고 있다. 대표적인 개발 사례로는 데이터 퀀트 투자 시스템(EAM system)이 있다.
브런치에서 ‘머신러너’라는 필명으로 활동 중이다. 기계공학 엔지니어의 정체성(Machine)을 기반으로, 끊임없이 배우며(Learner) 자신만의 속도로 달려가는(Runner) 여정을 글로 담아내고 있다.
⋮
이기복 작가의 브런치스토리: 머신러너
brunch.co.kr/@m-learnerrunner
mlearner42195@gmail.com
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현대차그룹에서 13년간 시뮬레이션 연구원으로 활동하며, 디지털 전환에 발맞춰 AI 머신러닝을 응용한 가상 솔루션 개발을 담당하고 있다. 예측 모델링, 최적화, 데이터 자동화 프로세스 구축 등 다양한 연구 성과를 인정받았으며, 국제 학술지(SCI)를 포함해 10편 이상 게재, 대내외 주요 수상 실적 10건 이상을 보유한 업계 전문가다.
‘AI를 이해하는 것보다 직접 경험하는 것이 중요하다’는 철학을 바탕으로, 관련 업계뿐만 아니라 다양한 분야에서 AI 실무 활용 방안을 논의하며 재능 기부 활동도 이어가고 있다. 대표적인 개발 사례로는 데이터 퀀트 투자 시스템(EAM system)이 있다.
브런치에서 ‘머신러너’라는 필명으로 활동 중이다. 기계공학 엔지니어의 정체성(Machine)을 기반으로, 끊임없이 배우며(Learner) 자신만의 속도로 달려가는(Runner) 여정을 글로 담아내고 있다.
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