이 동영상에서는 ChatGPT에 대한 대화에 초점을 맞춰하는 웹프로그램에 대한 소개가 있어요.
Career Foundry는 Tech 분야로의 직업 전환을 지원하는 온라인 학교로, 7가지 방법을 소개하며 데이터 분석에 ChatGPT를 활용하죠.
이 프로그램은 유연성이 있어 낮에 다니는 일을 그대로 유지하면서, 멘토링과 튜터링을 받을 수 있어요.
졸업 후 180일 이내에 취업하지 못하면 등록금 전액 환불 정책도 있답니다.
마지막에는 대답자가 BigMarker, LinkedIn, YouTube에서 시청자들의 질문에 답변할 예정이며, 실시간 질의응답이 마련됩니다.
ChatGPT는 대화를 통해 답변해주는 컴퓨터 프로그램이에요.
간단하고 이해하기 쉬운 방식으로 답을 제공합니다.
큰 언어 모델에서 파생되었으며, 사람처럼 자연스럽게 대화하여 여러 가지를 이해하고 도움을 주며, 구글 번역과 비슷한 방식으로 언어 번역 및 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등 각종 용도로 활용이 가능하답니다.
챗GPT는 사용자가 대화하는 유저 사이드에서 작동해요.
입력한 정보를 처리하고 대화의 작동 메모리를 유지하며, 최적의 아웃풋을 생성해 냅니다.
사용자는 질문 형태와 문맥 정보를 추가하여 고급 기능을 이용할 수 있어요.
이를 통해 학습이나 데이터 분석에 대한 질문뿐만 아니라, 사용자에게 알맞은 학습 방법과 자료를 제공받을 수 있습니다.
ChatGPT는 초보자부터 고급 사용자까지 코드 이해와 학습에 큰 도움을 줘요.
코드 설명 기능을 통해 코드를 더 쉽게 이해할 수 있으며, 실행 시간을 크게 단축시킬 수 있어요.
ChatGPT는 코드를 분석하고 논리적인 흐름을 이해하는 데 도움을 주며, 자신의 코드에 대한 다른 해결책도 제시해 준답니다.
마치 개인 비서처럼, ChatGPT는 프로그래밍 공부와 문제 해결을 더욱 효율적으로 만들어줘요.
코드 생성과 번역, ChatGPT의 활용입니다.
ChatGPT를 이용해 간단한 프롬프트를 주면 일부 코드를 생성할 수 있고, 보통 80% 정도의 정확도를 가지지만 가끔 틀릴 때도 있습니다.
이를 잘 활용하려면 Python에 대한 이해가 필요하며, 시각적으로 파악한 뒤 프로그램에 적용할 수 있습니다.
ChatGPT는 코딩 언어뿐만 아니라 Excel, SQL, R, Scala, JavaScript와 같은 다양한 언어로의 번역도 가능합니다.
미국의 건강 관련 업무에서 면밀한 데이터 분석이 필요한데, 이를 위해 ChatGPT를 이용해 번역 작업도 수행합니다.
ChatGPT는 모든 것을 알지는 못하지만, 대부분의 사람들보다 더 많은 지식을 갖고 있답니다.
헬스케어 청구 데이터에 대해 오랜 시간 동안 작업을 해왔고, 이 데이터 분석에 대해 많은 사람들이 물어보는 경우가 많더라고요.
ChatGPT를 사용하여 더 정확하고 다양한 정보를 제공할 수 있고, 특히 체계적 분석과 해석이 필요한 헬스케어 분야에서의 활용이 유용합니다.
또한, 코드에 주석을 추가하며 습관을 가진 사람이 부족하다는 것도 강조하고 있습니다.
실제 직장에서는 코드에 주석을 달지 않으면 직원들이 화내며 '너의 코드는 어디야?'라고 말할 수 있다는 걸 알게 됐어요.
코드 주석은 팀의 일부로 삽입되는 중요한 요소이죠.
Chat DBT는 코드에 대한 주석을 추가하는 데 매우 유용하다고 하네요.
데이터 정제는 소스로부터 원시 데이터를 가져와서 사용하기 쉽도록 정리하는 작업입니다.
비즈니스 규칙에 따라 데이터를 정리해야 하며, 이는 ChatGPT가 대신할 수 없는 작업이죠.
마이크로소프트가 Bing, 검색 엔진, Azure 등에 ChatGPT를 통합하고 있어요.
앞으로는 대규모의 데이터 처리가 가능해지며, 원본 데이터 보관, 스테이징 데이터베이스 사용 등 다양한 요인을 고려한 데이터 정리 및 분석도 ChatGPT를 통해 가능할 거예요.
코딩 디버깅, 웹 개발 프로젝트, 웹 스크래핑 작업에서도 도움이 될 거예요.
이외에도, 앞으로 더 많은 기능들이 제공될 예정이에요.
ChatGPT는 복잡한 코딩 작업에서 개인적인 도우미가 되며 코드 생성, 설명, 디버깅이 가능합니다.
일반적인 언어 대화처럼 이루어지며, 초보자들에게도 학습에 도움이 되며 대규모 프로젝트에서도 유용합니다.
무료 버전으로도 충분히 활용 가능합니다.
ChatGPT는 완벽하지 않고 많은 실수를 하지만, 이는 오히려 좋아요.
Hallucinations(허구)이라는 것이 있으며, ChatGPT는 사실을 허구할 수 있다고 해요.
기본적인 계산조차 힘들어하며, 코드를 실행할 수 없기 때문에 일부 기능에 제한이 있어요.
사용자는 ChatGPT 결과를 사실 확인해야 하고, 민감한 정보를 입력해서는 안 되며, Context를 더 주면 ChatGPT의 출력이 개선되므로, 사용자는 최대한 구체적이고 정보를 많이 입력해야 합니다요.
ChatGPT 인터페이스를 사용해, 최신 모델인 Chat GBT4를 이용하여 Tesla에서 데이터 분석가로 일하는 상황을 시뮬레이션합니다.
Tesla에서 일하는 데이터 분석가로서의 상황을 Chat GPT와 대화하며 설명하고, ChatGPT가 주요 목표를 'Tesla의 데이터 분석가로, 주요 목표는 이것입니다.'라고 설명합니다.
'ChatGPT'는 'Tesla Sales' 테이블의 정보를 활용하여 MySQL 쿼리 작성을 요청받아요.
그리고 많은 소요 시간을 피하기 위해 명확한 정보를 얻기 위해 간단한 조건을 제시해요.
'Car Price', 'Number of Cars Sold', 'Production Cost' 칼럼을 활용하여 가장 많은 이익을 창출한 차량을 탐색하는 MySQL 쿼리를 작성하게 돼요.
ChatGPT를 사용하면 손쉽게 데이터 코드 변환 작업을 할 수 있어요.
ChatGPT는 이전 대화를 기억하고 이어서 작업할 수 있기 때문에 작성할 코드에 대해 효율적으로 작업할 수 있습니다.
ChatGPT를 활용하지 않으면 코드 작성 및 데이터 이해에 많은 시간이 소비될 수도 있습니다.
따라서 ChatGPT를 활용하면 작업 능력을 개선하고 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
ChatGPT를 활용하여 Excel 수식을 변환하려고 했는데 Python 코드로 변환되면서 제대로 작동하지 않았습니다.
ChatGPT는 맥락을 고려하여 답변을 생성하지만, 정확하고 구체적인 질문이 필요합니다.
그렇지 않을 경우 실수할 수 있습니다.
다양한 튜토리얼이 있는 채널에서 사용 방법과 프롬프팅 방법 등을 확인할 수 있습니다.
ChatGPT는 놀라운 도구로, 점점 발전하고 있는 기술임을 강조합니다.
비록 데이터베이스와 연결할 수는 없지만, 간단한 템플릿 등을 통해 민감한 정보를 입력하지 않고 사용할 수 있습니다.
ChatGPT를 사용해보고 난 후에는 이 도구에 대해 큰 지지자가 되었으며, 가장 놀라운 도구라고 생각합니다.
이제 질문 시간이므로, ChatGPT에 대한 질문을 하기를 기대하며, 관련된 주제에 대해 종일 얘기하고 싶다고 말합니다.
대부분의 경우, 데이터 분석에는 무료 버전을 권장합니다.
다만, 초보자라면 유료 버전 대신 무료 버전을 사용하는 것이 좋습니다.
하지만 높은 응답률과 더 많은 문맥 이해력이 필요한 경우에는 가격을 감당할 수 있다면 유료 버전을 선택하는 것이 좋습니다.
무료 버전 사용 중에는 데이터 용량 제한과 액세스 제한이 발생할 수 있으므로 유료 버전을 고려해 보세요.
ChatGPT가 데이터 분석 전문가를 대체할 수 있을까 라는 질문이 많이 제기되고 있어요.
이에 대해 빅마커에서도 물어보는 등, IT 산업 내에서 관심이 높아지고 있답니다.
영상 주인공도 이 질문을 많이 고민하는 걸로 드러나며, 이러한 기술 발전이 데이터 분석 전문가부터 데이터 공학가, 데이터베이스 개발자까지 영향을 미칠 수 있다고 설명하는데 대체는 아니라고 생각한다고 하네요.
데이터 분석 전문가가 유지보수 업무와 함께 분석의 근간을 이루는 고차원의 분석 역량을 갖추어야 한다는 결론을 내린다고 해요.
2023년 4월 18일을 기준으로 말하자면, 데이터 분석 기술에는 몇 가지 실질적인 한계가 있다고 해요.
그러나 이러한 시스템이 생성하는 데이터는 기업들이 더 많이 데이터 중심으로 전환되게 할 것이라고 생각한다는 점이 특징입니다.
이는 그들이 그렇지 않으면 뒤처질 것이기 때문이죠.
대형 기업들은 이 기술을 잘 활용할 인프라를 갖추고 있으므로 앞으로 10~15년 동안은 큰 변화가 없을 것으로 예상되지만, 데이터 보호 문제나 윤리적 문제로 인해 직업 감소 여부는 불분명합니다.
규제가 적용될 가능성이 있어요.
데이터 자동화에는 여러 가지 문제가 고려되어야 합니다.
데이터분석이 자동화되지 않을 것이며, 오히려 수요가 더 높아질 것으로 예상돼요.
이러한 생각은 저 자신이 데이터 분석 직업을 가졌기 때문이죠.
하지만 이를 어떻게 받아들일지는 각자의 판단에 따라 다를 수 있어요.
한 달 전부터 이 생각을 하게 됐는데, Career Foundry와 같은 토크쇼의 다른 게스트들도 나와 같은 생각을 한다는 것을 알게 됐어요.
그리고 열려있는 인공지능 제한 문제에 대해서는 많은 기업이나 국가에서 금지되고 있는 추세이며, 데이터 유출, 데이터 오용, 인공지능 의심을 야기하는 정치적 이슈 때문이죠.
AI에는 많은 긍정적 영향이 있지만, 부정적인 측면도 존재해요.
AI를 사용하는 기업에서 특정 장치가 없으면 데이터 유출, 데이터 문제, 그리고 내부적인 오해 등의 문제가 발생할 수 있어요.
이에 따라 몇몇 국가와 기업이 AI 사용을 금지하거나 제한하고 있어요.
미국 정부는 규제 시스템 도입이 몇 년 걸릴 것으로 예상되지만, 일부 국가는 이미 제한 조치를 시행하고 있어요.
기업은 AI 도입 시급히 이러한 긍정적/부정적 영향을 감안하고, 데이터 인프라와 시스템 설정에 적합한지 신중히 검토해야 해요.
ChatGPT를 사용하기 전, ChatGPT와 관련된 블로그 포스트와 보도 자료를 읽는 것이 도움이 돼요.
특히 데이터 클리닝에 대한 ChatGPT의 도움을 활용하기 위해 구체적인 프롬프트를 제공하는 것이 중요하며, ChatGPT에게 필요한 정보를 제공할수록 데이터 클리닝 과정을 더 잘 지원할 수 있어요.
ChatGPT는 구체적이고 상세한 지시사항을 제공하면서도 잘 대응하여 데이터 클리닝 작업을 효과적으로 수행합니다
과거 6년 전에는 데이터 분석이 인기가 있었지만, 최근 몇 년간 데이터 사이언스가 조금 덜 인기가 있어서 데이터 분석이 대대적으로 성장하였어요.
현재 입문 수준에서는 많은 사람들이 이 분야에 진출하기를 원하지만, 원격 작업과 같은 요인으로 인해 경쟁이 더욱 치열해졌어요.
특히 ChatGPT와 같은 도구를 사용하거나 고급 프로젝트를 개발할 수 있는 실력을 가진 입문 수준의 사람들에게 앞으로 1~2년 안에 더 많은 일자리가 생길 것으로 예상되며, 많은 기회가 열릴 것이에요.
이를 위해 기본 개념을 잘 이해한 후 ChatGPT나 인공지능 도구를 학습에 접목시키는 것이 도움이 될 것입니다.
데이터 분석이 완전히 자동화되지 않을 것으로 예상되며, 도메인 지식이 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다.
헬스케어 전공 경험이 헬스케어 애널리스트로 일하게 될 때 도움이 되었습니다.
미래에는 기술적인 스킬이 주요하지 않을 것이지만 여전히 중요할 것이며, 도메인 지식이 중요할 수도 있습니다.
데이터 분석이 자동화되더라도, 많은 데이터를 가지고 있는 기업들은 자동화된 분석 결과물보다는 이 데이터의 비즈니스 가치를 이해하고 상위 관리진, 이해 관계자들에게 제시할 수 있는 데이터 분석 전문가를 원할 것입니다.
그리고 이러한 자동화가 곧 일어나지 않을 것이며, 결국에는 사람의 역할이 필요합니다.
AI의 미래 전망에 대해 논의하며, 5~10년 후까지 개발 가능성과 주의해야 할 문제에 대해 언급해요.
AI는 계속해서 발전하고 효율적 이어질 것으로 전망되며, 특히 Microsoft의 참여로 인해 더욱 발전될 것으로 예상됩니다.
하지만 AI의 부정적인 면도 존재하는데, 섬광과 같은 현상을 해결할 방법을 아직 찾지 못했다는 것이죠.
AI가 더 발전하더라도 섬광 현상이 사라지지 않을 수 있으며, 이는 고려해야 할 문제입니다.
자동화는 우려되는 부분이에요.
데이터 분석가가 사실이 아닌 거짓 정보를 전달하면 항상 문제가 된다는 것을 알고 있어요.
그러나 긍정적으로 볼 때, 모델들이 점점 더 나아지고 정확해지며 효율적으로 통합되고 있어요.
AI가 이미 거의 모든 인터넷의 한 측면에 통합되었기 때문에 기업들도 그렇게 할 것이라고 생각하고 있어요.
세상은 변화하기 때문에 인공지능과 언어 모델을 이해하는 것이 중요하며, 그것들은 시간이 지나면서 변할 것이에요.
자동화는 기술적으로 계속 발전하고 있어 세계를 변화시킬 것이지만 제품의 실제 품질에도 많은 제한과 문제가 존재합니다.
데이터 분석 분야로 진입하려는 입문자에게는 기본적으로 SQL을 배울 것을 강력히 추천합니다.
또한, Excel을 잘 다루는 것이 중요하며, 시각화 도구로는 Tableau나 Power BI를 시작으로 추천합니다.
Python은 데이터 분석에 유용한 라이브러리와 패키지가 많아 종종 사용되므로 배우는 것이 좋습니다.
추가로, 클라우드 플랫폼 중 Azure와 AWS를 학습할 필요가 있으며, AI 기술과 통합되는 트렌드를 따라가는 것이 유용합니다.
포트폴리오는 면접에서 큰 도움을 준다고 생각해요.
경력이 없는 신입 데이터 분석가나 취업 준비자에게 매우 유용하며, 포트폴리오를 이메일에 링크처럼 함께 보내면 면접 기회를 얻을 수 있어요.
이는 이력서와 함께 제출해요.
포트폴리오에는 실질적인 프로젝트가 포함되어 있으며, 고용 관리자나 리쿠르터가 확인할 수 있어요.
경험이 없는 경우에도 포트폴리오를 통해 경험이 있는 것처럼 얘기할 수 있어야 해요.
이를 통해 신뢰성을 높일 수 있어요.
포트폴리오를 통해 실제 기술과 경험을 얘기할 때, 강조해야 할 것은 'SQL' 프로젝트이며, 이를 통해 적합한 기술을 보여줄 수 있어요.
Career Foundry에서 공부하는 동안, 포트폴리오 작업에 집중하는데, 이는 채용 면담 시 프로젝트에 대해 세세하게 설명하고 경험을 공유할 수 있는 큰 장점이에요.
Alex는 AI와 데이터 분석에 대한 정보를 이메일, LinkedIn, 트위터 등의 소셜 미디어를 통해 매일매일 수많은 정보를 받고 있다고 합니다.
특히, 트위터에서 AI 콘텐츠를 얻기 위한 정보를 많이 얻을 수 있으며, 구글이나 마이크로소프트에서 연구하는 사람들과 오픈소스 프로젝트에 참여하는 사람들을 팔로우하고 있다는데, 이를 통해 AI와 관련된 최신 정보를 지속적으로 수집하고 있습니다.
또한 Career Foundry의 무료 코스와 블로그에도 관심을 가지는 것을 권해주었습니다.
Career Foundry에서 제공하는 Career Change Scholarship 소개 및 데이터 분석 프로그램에 대한 상담 가능해요.
Alex의 YouTube 채널에서 Career Change Scholarship 및 데이터 분석 직무적합성에 대한 상담 예약 가능하며, 참여자에게 Alex의 YouTube 채널 구독을 권유하며, 그는 데이터 분석의 rock star라고 소개했어요.
또한 참여자를 대상으로 Career Foundry 이벤트 페이지 소개 및 내일 Dr.
Humera의 데이터 분석 기술 워크숍도 소개한 걸로 알고 있어요.
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