최근 좋은 기회로 글또를 통해 유데미 강의 쿠폰을 받게 되었다.
글또, 유데미 감사합니다 🤗
2개의 강의를 신청했고 그중에 하나가 chatgpt를 활용한 데이터 분석 강의이다!
다른 강의는 스파크와 파이썬을 활용한 빅데이터 다루 기인데 해당 강의도 수강 후 후기글을 남길 예정이다!
강의 링크는 아래와 같다.
https://www.udemy.com/course/chatgpt-for-data-science-and-data-analysis-in-python-korean/
강의 내용
강의는 크게 4가지 섹션으로 나눠지고, 무료 플랜을 가지고도 데이터 분석 실습을 해볼 수 있도록 구성되어있다.
하지만 섹션3는 api 사용 부분이기 때문에, 실습을 위해서는 소정의 api 요금을 내야 할 수는 있다.
섹션 1 : 프롬프트 엔지니어링 소개
프롬프트 작성 시에 꿀팁들을 알려준다.
chatgpt에게 원하는 답을 듣기 위해서는 원하는 내용을 잘 적어주는 게 중요하다!
ㄴ ex. 전문적인 데이터 분석 답변을 원하는 경우 "너는 20년차의 실력 있는 데이터 분석가야!"라는 문장을 시작으로 프롬프트를 작성
기존에는 프롬프트의 중요성에는 별로 인지 하지 못했는데, 내가 원하는 결과를 얻어내는데 매우 중요한 역할을 한다는 것을 깨달았다.
섹션 2 : ChatGPT를 통한 설문 분석
설문 결과 데이터를 이용하여 기술적 통계 분석 실습을 진행한다.
데이터 중 몇 행만 프롬프트에 입력하여, chatgpt가 데이터 구조를 파악하게 한다.
그리고 이를 바탕으로 데이터를 읽어오는 부분 부터 전처리, 인사이트 추출까지의 파이썬 코드를 chatgpt에게 요청한다.
이를 바탕으로 파이썬을 잘 몰라도, 쉽게 분석 진행이 가능함을 배울 수 있다.
섹션 3 : openAI API
chatgpt의 API를 셋업부터 파이썬에서 활용하는 부분까지 진행해볼 수 있다.
강의에서는 API를 이용해서 사내 KPI 데이터 챗봇을 만드는 실습해본다.
chatgpt에게 직접적인 회사 데이터를 전달해주지는 않고 진행하는 방식이라 개인적으로는 이 부분이 꽤 흥미로웠다.
chatgpt를 기업에서 쓸 때 우려점은 기업 데이터를 외부 서비스에 업로드할 때의 정보 유출인데
그런 걱정 없이 쓸 수 있는 방법을 소개해준다.
섹션 4 : 사례 연구 - 이커머스 고객 이탈 예측
섹션 2에서는 기술적 통계 분석을 진행한다면, 섹션 4에서는 본격적인 기계 학습 분석도 실습한다.
전처리, EDA, 모델링, 모델 평가 과정들을 수행해 본다.
통계를 조금 알면 도움이 되겠지만, 잘 몰라도 chatgpt가 결과 해석 및 분석 방향을 정하는데 도움을 준다.
이런 분들께 추천
데이터 분석 왕초보 분들에게 추천드린다.
데이터 분석의 기초를 chatgpt의 도움을 받아 진행을 해보는 내용으로
데이터 분석 현직자들에겐 chatgpt가 없어도 할 수 있는 과정들로 생각되었다.
데이터 분석 초보 분들께서는 chatgpt의 도움을 받아 빠르게 성장하실 수 있는 강의가 될 것 같다.
마치며
chatgpt가 떠들썩 한지 어언 1년이 넘었지만 아직도 사용할 때마다 놀라운 점이 많다.
내 학생 시절이 나왔다면 얼마나 좋았을 까 싶기도 하고.. (과제 소요 시간이 절반으로 줄었을 듯..)
이제라도 chatgpt를 통해 무언가를 배우는 게 더 간편하고 쉬워진 세상이 되어서 기쁘다.
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해당 콘텐츠는 유데미로부터 강의 쿠폰을 제공받아 작성되었습니다.
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