진짜 업무에 쓰는 챗GPT 노코드 데이터 분석

이기복 지음

디지털북스 2025년 03월 10일 출간 국내도서 : 2025년 03월 10일 출간

작품소개

책소개

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!

목차

추천사
프롤로그

PART 1 누구나 코딩 없이 AI 하는 시간
Chapter 1 데이터 세상에 사는 세 사람: 느닷없이 나타난 AI를 마주할 때
01 각자의 방식대로 데이터 세상을 바라보다
02 데이터 과학자, 데이터 개발자, 도메인 기술자
03 AI가 바꾸어 놓은 데이터 세상 - 우리가 맞이할 새로운 시대

Chapter 2 문과 직장인의 AI - 노코드 데이터 분석: 말과 글이 AI를 만날 때
01 AI는 이과가 만들지만 기회는 문과에게 있다
02 인사 담당자 - AI로 한 달 걸리던 동료 평가 하루 만에 끝내기
03 출판 편집자 - AI로 베스트셀러 출판 기획하기
04 펀드 매니저 - 감으로 하던 투자에서 데이터로 하는 퀀트 투자로

Chapter 3 이과 직장인의 AI - 노코드 데이터 분석: 도메인 지식이 AI를 만날 때
01 모두는 각자의 분야에서 ‘애플리케이션-X’이다
02 바이오 개발자 - AI에게 보는 법을 가르치는 이미지 분류 분석
03 자동차 설계자 - 베테랑 설계자의 오랜 경험을 AI에 담다
04 시뮬레이션 연구원 - AI 스스로 학습하여 시뮬레이션부터 최적화까지

PART 2 모두가 AI를 써야 하는 이유
Chapter 4 AI 그리고 데이터 분석 오리엔테이션
01 AI 학습의 방향과 시작점
02 AI 꼭 쓰셔야 합니다
03 AI - 노코드 데이터 분석 팁 10가지

Chapter 5 AI - 노코드 데이터 분석을 위한 AI - 노수식 통계
01 AI - 노수식 통계 - 작은 세상에서 큰 세상을 바라보는 통계
02 AI - 노수식 확률 - 큰 세상에서 작은 세상을 바라보는 확률
03 AI - 노수식 분포 - 과거 데이터를 가장 자연스럽게 설명하는 분포
04 AI - 노수식 신뢰 - 과거 데이터에서 미래 데이터를 예측하는 신뢰

Chapter 6 AI는 도구가 아닙니다 자비스입니다!
01 못하는 것 빼고 다 하는 AI - 인간 언어(자연어)
02 못하는 것 빼고 다 하는 AI - 기계 언어(컴퓨터 코드)
03 챗GPT 고급 데이터 분석 세팅 공개 - 세팅 전과 후 하늘과 땅 차이!

PART 3 아무나 할 수 있는 AI-노코드 데이터 분석
Chapter 7 1단계 - 문제 발견하기: AI보다 사람이 유일하게 잘하는 것
01 문제와 현상 구분하기 - 문제가 무엇인지 모르는 것이 문제다
02 문제 탐색하기 - 학교에선 문제를 풀지만 실무에선 문제를 만들어야 한다
03 문제 만들기 - AI 시대에는 문제 만드는 사람이 성공한다

Chapter 8 2단계 - 데이터 준비하기: AI와 사람이 함께 해야 하는 것
01 데이터 업로드 - 데이터 분석의 첫걸음
02 데이터 전처리 - AI에게 맡기세요
03 탐색적 데이터 분석(EDA) - AI와 함께 데이터 이해하기
04 실무 데이터 분석의 현실과 기대 - 과소평가된 데이터 전처리

Chapter 9 3단계 - 데이터 속 패턴 찾기: AI가 사람보다 월등히 잘하는 것
01 AI - 노코드 시각화 1 - 정령 내가 이 그래프를 그렸단 말입니까!
02 AI - 노코드 시각화 2 - 비교 시각화
03 AI - 노코드 시각화 3 - 관계 시각화
04 AI - 노코드 시각화 4 - 분포 시각화
05 좋은 시각화는 고래도 춤추게 한다
06 실무 데이터 분석 기법-가장 유용한 데이터 분석 기법 베스트 5
07 다시 생각하기 - 데이터 분석에서 다시 생각해 봐야 할 것들

참고문헌

출판사 서평

챗GPT와 AI가 바꾸는 실무 데이터 분석의 미래

데이터 분석, 더 이상 특정 전문가만의 영역이 아닙니다. 이 책은 현대차그룹 시뮬레이션 연구원으로 활동하며 13년간 데이터 기반 문제 해결과 AI 솔루션 개발을 해온 저자가, 비전공자와 실무자 모두가 코딩 없이 AI와 데이터를 활용할 수 있도록 돕기 위해 집필한 결과물입니다.

AI-노코드 분석이라는 혁신적 접근법을 통해, 복잡한 코딩이나 어려운 통계를 몰라도 누구나 자신의 자리에서 데이터를 활용한 의사결정을 내릴 수 있는 방법을 제시합니다. 챗GPT와 노코드 도구를 활용해 문과 직장인은 인사 평가와 출판 기획, 이과 직장인은 자동차 설계와 바이오 개발 등 각자의 업무에서 AI와 데이터를 접목해 실무 혁신을 이루는 과정을 구체적인 사례로 풀어냈습니다.

이 책의 가장 큰 장점은, AI와 인간이 각자의 강점을 살려 협업하는 데이터 분석 프로세스를 단계별로 설명한다는 점입니다. 문제를 발견하는 인간의 통찰, 데이터를 준비하는 인간과 AI의 협업, 패턴을 찾는 AI의 강점을 조화롭게 활용하는 3단계 접근법은 독자들이 실제 업무에서 바로 적용할 수 있는 실질적인 가이드를 제공합니다.

AI가 모든 업무에 스며드는 시대, 데이터 분석은 더 이상 어려운 기술이 아닌 누구나 할 수 있는 일상이 되었습니다. 이 책은 AI와 노코드 데이터 분석이 열어갈 미래를 준비하고자 하는 모든 이들에게 든든한 길잡이가 될 것입니다.

작가정보

저자(글) 이기복

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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이기복 작가의 브런치스토리: 머신러너
brunch.co.kr/@m-learnerrunner