마법의 챗GPT 활용법(가장 빠르게 데이터 분석 전문가가 되는)

챗GPT는
문이과 통합형 인재이며,
글쓰기와 프로그래밍 혁명이다.

이제 전문가가 되는 법이 달라진다!
챗GPT를 사용한 데이터 분석 학습과 실전용 치트키(공략집)

데이터 분석을 위한 필수 언어와 클라우드 플랫폼을 중심으로 기초 통계에서 머신러닝과 딥러닝에 관한 데이터 학습과 실전을 경험해볼 수 있도록 구성했다.


"데이터 분석 대가들이 추천한 책"

[추천사]
"우문을 하고 현답을 기대하지 마라"라는 격언은 이 책의 중요성을 간결하게 전달합니다. ChatGPT를 활용하여 프로그래밍, 금융 데이터 분석, 커리어 코칭 등 다양한 주제에 대한 현실적인 질문과 답변의 예시들을 소개합니다.
_김성훈, 홍콩과기대 컴퓨터 공학과 교수

저자가 인용한 '충분히 발달한 과학 기술은 마법과 구별할 수 없다'는 SF 소설의 거장인 아서 C. 클라크의 말처럼 지금의 챗GPT 광풍과 마법이 나란히 언급된 이유를 알게 해주는 책입니다. '마법'처럼 끝까지 술술 읽히며 금융공학과 인공지능, 그리고 지금의 AI 트렌드를 하나씩 과장되지 않게 차분하게 잘 풀어냈습니다.
_오순영, KB국민은행 금융AI센터장

금융전문가인 저자는 금융 데이터의 처리와 분석, 금융공학의 실무적인 내용들과 함께 ESG, 블록체인, AI 이슈 등과 같은 주제들을 폭넓게 다루며 챗GPT를 사용한 프롬프트 엔지니어링을 알려줍니다. 금융 업무와 학습에 챗GPT를 활용하고자 하는 분들에게 길잡이가 될 것입니다.
_박진문, 유로인스트루먼츠 대표이사

챗GPT를 기본 업무, 코딩, 데이터 분석 등에 활용하는 과정을 친절히 설명하고 있어, 챗GPT에 대한 관심이 있는 여러 독자에게 큰 도움이 될 것 같습니다. 책 곳곳에서 저자의 풍부한 경험이 빛을 발하고 있습니다. 새로운 AI 시대를 준비하고자 하는 모든 분들에게 추천합니다.
_최선용, 가천대학교 금융수학과 교수

데이터분석에 관해 코딩 교육, 코딩 실전, 커리어 관리, 금융데이터분석에 대한 폭넓은 내용을 담고 있어, 데이터 분석 분야에 입문하고자 하는 사람들부터 이미 경험이 있는 전문가까지 모두에게 유용한 책입니다. 아울러, 금융 데이터 분석에 대한 전문 지식도 함께 제공하여, 데이터 분석과 컨설팅 분야에 입문하고 성장하고자 하는 사람에게 지침서로 안성맞춤입니다.
_이대희, 딜로이트 안진회계법인 상무

데이터 분석 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 기술 중 하나인 ChatGPT의 활용법을 자세하게 안내하고 있습니다. 특히, 데이터 분석의 기초부터 심화까지 다양한 내용을 다루며, ChatGPT를 활용한 데이터 분석 방법과 실제 활용 사례를 다양하게 제시합니다.
_배원성, 쿼터백그룹 R&D 총괄

나의 연구분야에 어떻게, 얼마나, 어느 정도까지 챗GPT를 활용할 수 있을지에 대해 막연한 의문을 가지고 있었으나, 이 책으로 인해 그 활용법을 확실히 확인할 수 있었습니다. 실제 금융데이터 분석을 하는 분야에서 일하거나, 관련분야에 관심이 많은 분들이 챗GPT를 활용하기에 앞서 꼭 일독 하시길 권하고 싶습니다. 당분간은 가까이에 두고 자주 찾아보게 되는 책이 될 것입니다.
_임순영 박시, 한국거래소 증권파생상품연구센터

프롤로그
추천사

DAY 1_ 마법과 같은 챗GPT에 대해 알아보자
1. 챗GPT는 문과와 이과 통합형 인재다
2. GPT는 글쓰기와 프로그래밍 혁명이다
3. 챗GPT는 무엇인가
_3.1 챗GPT의 발전과정: 트랜스포머에서 GPT4까지
_3.2 챗GPT는 어떤 분야에 적합한가
_3.3 챗GPT는 언어 모델이다
_3.4 챗GPT 이해를 위한 세 가지 개념
4. 알파고와 챗GPT는 강화학습이 핵심이다
5. 맥락을 구별하는 질의어 생성이 핵심인 '프롬프트 엔지니어'는 무엇인가
6. 챗GPT 활용을 위한 핵심 용어를 알아보자
7. 챗GPT는 기업용보다 개인 맞춤형 인공지능 비서로 활용하자
8. 직장인의 미래는 '프롬프트 엔지니어'가 될 것이다
9. 챗GPT 프롬프트 시장은 활황 중이다
10. 일반인공지능의 가능성을 생성형 AI가 열었다
11. 생성 인공지능은 '멀티모달'로 가고 있는 중이다
12. 우문을 하고 현답을 기대하지 마라
13. 현재 발생하고 있는 정보는 알 수 없다
14. 인공지능 기업의 전략 : 기반 모델에서 도메인 특화 모델까지
15. 월가에서 챗GPT를 금지하는 이유는 신뢰성과 보안 문제때문이다
16. 데이터분석가를 위한 챗GPT 활용
17. 데이터과학 교육에 적극 활용한다
18. 노코딩, 로코딩, 그리고 코파일럿
19. 〔마이크로소프트〕 365 코파일럿은 사무자동화를 위한 게임 체인저가 될 것이다

DAY 2_ 챗GPT의 기본 활용법을 알아보자
1. 챗GPT 기본활용법: 미세조정하여 질의하고 응답에 대해 미세조정한다
2. 자연어 처리: 질의(프롬프트)에 따른 텍스트를 생성한다
3. 문장 요약, 패러프레이징, 다국어 번역
_3.1 문장 요약
_3.2 패러프레이징
_3.3 다국어 번역
4. 콘텐츠 생성 마스터: 블로그, 유튜브, SNS 생성을 통한 수익창출
5. 새로운 책, 강의, 비즈니스 기획 보조로 활용하자
_5.1 새로운 책
_5.2 새로운 강의
_5.2 새로운 비즈니스
6. 챗GPT로 제안서 작성하기: 데이터분석 관련 컨설팅 제안서 작성
7. 엑셀 업무 활용
_7.1 엑셀 실전 활용: 챗GPT를 활용하여 엑셀에서 수식 작성 방법
_7.2 엑셀 VBA를 활용한 업무자동화
_7.3 엑셀 VBA를 활용한 업무자동화 실전 예제 83

DAY 3_ 챗GPT를 통해 전문 교육을 받아보자
1. 챗GPT의 등장은 '프로그래밍의 종말'을 뜻하는가
2. 챗GPT를 코딩에 활용하는 방법
3. 챗GPT는 어떻게 프로그래밍을 할 수 있는 코딩 기능을 갖추게 되었나
4. 파이썬과 R 언어: 데이터분석을 위한 오픈소스 언어의 활용 방안
_4.1 데이터과학 코딩과 학습은 챗GPT로 DIY하자
_4.2 월 20달러로 학습과 업무역량을 증강시키자
5. 구글 코랩으로 파이썬을 마스터하자
6. 챗GPT를 활용한 파이썬 교육
_6.1 데이터과학을 위한 통계 학습
_6.2 파이썬을 활용한 통계 실습
7. 챗GPT를 활용한 머신러닝 교육
8. 챗GPT를 활용한 R 프로그래밍 학습
9. 챗GPT를 활용한 SQL 학습
_9.1 GPT에서 오라클에서처럼 SQL 실습하기
_9.2 SQL 실전 활용법
10. 챗GPT를 활용한 파이썬 기초 활용법

DAY 4_ 챗GPT를 코딩 실전에 활용해 보자
1. 코드 작성
2. 데이터 전처리
3. 코드 자동완성
4. 코드 설명
5. 코드 변환
6. 코드 최적화
7. 코드 디버깅
8. 단위 테스트
9. 코딩 테스트 실전문제 풀이 및 문제출제
10. 감성분석: 긍정 및 부정을 통한 심리분석
11. 기술문서 작성


DAY 5_금융 데이터분석 실전에 활용하자
1. 챗GPT가 퀀트 트레이딩 책을 쓰다
2. 챗GPT는 퀀트분석과 퀀트 트레이딩에도 활용할 수 있다
_2.1 퀀트투자란 무엇인가
_2.2 퀀트투자를 위한 금융데이터의 유형
_2.3 퀀트투자를 위한 금융데이터 수집하기
_2.4 단말기 및 홈페이지를 통한 엑셀 다운로드
_2.5 파이썬 금융 라이브러리
2.6 웹크롤링
2.7 퀀트투자 기초와 개념 학습
2.8 추세추종 전략의 기초: 모멘텀과 이동평균
3. 챗GPT를 활용한 자산관리 활용: 로보어드바이저를 대체한다
[참고 1] 챗GPT를 활용한 블록체인과 스마트 컨트랙트 활용
[참고 2] 챗GPT를 이용하여 자동매매시스템을 구축해보자


DAY 6_ 챗GPT에게 데이터전문가 커리어코칭을 받자
1. 이력서와 자기소개서 작성 및 개선
: 작성보다는 개선에 많은 코칭을 받자
_1.1 커리어 코칭
_1.2 예상 면접 질문


DAY 7_ AI과 함께 하는 데이터 과학자의 미래
1. 챗GPT는 데이터 과학자를 대체할 수 있는가
_1.1 증강형 데이터 과학자의 탄생
2. 챗GPT를 활용에 발생할 수 있는 여러 문제
_2.1 저작권 문제
_2.2 보안 및 저작권 문제
_2.3 오토파일럿이 될 때까지는 코파일럿으로 활용하자
3. 데이터 과학자의 미래: 처음에는 주니어를 대체하게 될 것이다
_3.1 챗GPT 시대 유망 기업
_3.2 코딩은 중요하지 않게 된다: 좋은 질문을 던지는 인재를 양성하자
_3.3 챗GPT는 일반인공지능(AGI)의 서막을 열고 있다

부록. 데이터과학 분야 언어별 챗GPT 활용 프롬프트
01 파이썬 입문
02 데이터과학: 기초통계와 데이터분석 입문
03 데이터과학: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
04 R 언어 입문
05 SQL
06 VBA
07 금융데이터 분석 ⑴
07 금융데이터 분석 ⑵

찾아보기

홍창수 경북대학교에서 재무전공으로 경영학 석사학위를 받고, 한국외대에서 "장외개별주식옵션의 내재변동성 실증분석"으로 경영학 박사학위를 받았다. 2000년 외환선물㈜ 투자공학팀 애널리스트로 첫 직장생활을 시작한 이후로, 리딩투자증권 파생상품운용팀 옵션딜러, 한국투자증권 리스크관리부 리스크퀀트로 근무했다. 한화투자증권에서 장외파생상품경영인가 취득에 참여한 이후 금융공학팀, OTC파생팀에서 장외파생상품 담당 차장으로 근무했다. 이후 금융자산평가회사인 NICE P&I㈜ 금융공학연구소 실장으로 근무했으며, 현재는 정보사업본부에서 장외파생상품 및 리스크관리 관련 금융공학컨설팅 업무를 수행하고 있다.
지은 책으로는 〈장외파생상품 실무입문〉(서울경제경영, 2014), 〈퀀트의 세계〉(에이콘출판, 2022)이 있으며, 번역서로는 〈퀀트 투자를 위한 머신러닝ㆍ딥러닝 알고리즘 트레이딩〉(에이콘출판, 2021)이 있다. SCI급 저널인 PLOS ONE을 비롯 국내 유수의 재무금융 및 경영 학술지인 증권학회지, 재무관리연구, 금융공학연구, 경영연구 등에 재무 및 파생상품 관련 논문을 게재했다. 중앙대학교에서 금융공학융합전공 강사로 '금융공학 실습' 과목을 강의했으며, 한국금융공학회 산학협력위원으로 활동했다.