AI를 커닝페이퍼처럼 쓰면 독이 됨.
데이터 분석을 공부할 때 AI는 이렇게 이용해보면 좋겠습니다.
AI에게 우리나라 산업분류 기준으로 몇가지 산업이 있는지 알려달라고 하고
그 산업에 대해 최근 10년 간의 자료를 바탕으로 트렌드 분석을 해서
시장 특성과 최근 동향, 그리고 어떤 데이터를 주로 다루고
데이터 분석 관점에서 중요하게 봐야 할 가치는 무엇인지,
또 그 산업에서 데이터 분석가로 취업할 때 필요한 역량은 무엇인지 물어보세요.
이 과정에서 데이터 종류가 어떤 게 있는지도 알게 되고 관심있는 분야가 생기기도 합니다.
또 막연하게 데이터 분석 기술을 배우는 걸 막아줄지도 모르죠.
이거 산업별로 자료 보는데 얼마나 걸릴까요? 하루 이틀이면 차고도 넘칩니다.
앞서와 연장선이기는 하지만 데이터 분석가라고 하더라도 다루는 데이터가 천차만별입니다.
당연히 그에 따른 기술이나 기법도 제각각이겠죠.
그래서 데이터 종류가 무엇이고 데이터 종류별로 분석 기법, 필요 역량 같은 내용을 한 판에 정리해 보세요. 모르는 용어는 나올때마다 이해될때까지 설명해 달라고 하세요. 그렇게 완성이 되면 전체 판이 보일겁니다.
산업별로 실전에서 주로 활용되는 분석 주제를 3가지 정도 만들어서
각 산업별 X 분석 주제별로 분석 배경, 목적, 목표, 가설을 작성하고
그에 맞는 분석 데이터 종류와 접근 방식, 데이터 분석 설계,
그리고 실제 분석 과정, 분석 과정에서 데이터를 읽는 내용과 해석의 내용 구분,
가상으로 얻은 결과, 그에 따른 요약 및 결론 정리, 실행 제안을 세트로 만들어 달라고 하세요.
우리가 데이터 분석을 공부하면서 제일 어려운 게 무엇인가요?
인사이트, 실행 제안 이런 것들입니다. 모두 결론에 해당하는 것들이죠.
그런데 이 결론에 해당하는 내용이 써지지 않는 이유는
앞 단의 문제제기, 가설, 배경, 목적, 목표 같은 것들을 써 본 적이 없거나 쓸 줄 모르기 때문입니다.
그래서 앞 단의 설계와 뒷 단의 결론이
어떻게 하나의 흐름으로 연결되는지를 익혀야 앞 뒤 내용을 모두 쓸 수 있습니다.
AI에게 웹검색을 통해서 최근 AI & Data trend를 각각 3가지씩 뽑아 달라고 하세요.
그리고 내가 요청할 때마다 이전에 뽑은 정보를 제외하고 새로운 정보를 알려달라고 하세요.
적어도 2~3일에 한 번씩 요청하면서 모니터링하면 조금씩 시장의 움직임이 보일 겁니다.
취업 시장이 얼어붙은 건 AI 때문입니다. AI가 어떻게 흘러가는지를 알아야 대응 방향이 보입니다.
위에 1~4까지 얘기한 내용들을 기반으로
AI와 엎치락 뒤치락 대화해 보면서 자신만의 프롬프트를 만들어 보세요.
프롬프트라고 대단한 게 아닙니다.
어떤 내용을 더 물어봐야 하는지, 어떤 내용을 더 체크해야 하고 또 고민해야 하는지
가이드를 확보하는 일입니다.
이 과정에서 AI 특성을 배우게 됩니다
챗GPT, 제미나이, 클로드 다 무료 계정 만들고
동일한 주제를 3개 AI에 던져서 답변을 받아 보세요.
매번 3개를 쓰다보면 차이가 보일 겁니다.
그 중에 유료를 써 보는 것도 좋은 방법입니다. 유료와 무료의 차이는 크니까요.
한 달에 하나의 AI를 번갈아 써보면 비용에 대한 부담을 줄일 수 있습니다.
이 외에도 더 많은데 그건 차차 설명할게요.