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홍창수 “마법의 챗GPT 활용법”

February 12, 2024 142 Views

코로나19가 창궐한 이후, 세상은 급격하게 변하기도 하면서, 새로운 기술들이 세상에 모습을 드러내기 시작했다. 비트코인으로 대표되는 블록체인 기술이 소개되기도 하며, 각광을 받기도 하고, 수많은 사람들이 암호화폐에 투자를 하기도 했다. 같은 블록체인 기술을 활용한 “NFT” 역시도 각광을 받았다. 그리고, 여기에 ”온라인“ 세상을 펼치는 ”메타버스” 기술 역시도 주목을 받았다.

하지만, 이렇게 주목을 받았던 기술들은 이제는 다소 주춤해진 것이 현실이다. “NFT”는 신기루처럼 금세 사라졌고, 암호화폐는 권도형 싸의 ”루나 – 테라“ 코인 사태와 함께 대부분의 몰락의 길을 걸었다. 메타버스 역시도 마찬가지다. 코로나19의 상황이 종식되며, 자연스럽게 ”메타버스“ 기술 역시도 사람들의 관심에서 멀어져갔다. 물론, 메타버스의 경우에는 메타(구 페이스북)의 오큘러스를 통해서 기술 개발이 이어지고 있으며, 곧 애플에서 ”비전 프로“를 출시할 예정이기에, 결말이 어떻게 다가올지는 알 수 없다.

“Chat CPT, AI 기술의 등장“

기술과 서비스가 공개됨과 동시에 사회적인 큰 반향을 몰고온 것은 “AI” 분야이다. “AI” 분야는 과거 ”이세돌“과 ”인공지능 알파고“의 승부를 통해서 대중들에게 각인이 되었다가 수년간 대중앞에 큰 이벤트는 등장하지 않고 있었다. 하지만, 2022년 11월 30일 “챗GPT”가 세상에 공개되면서, 많은 이들에게 충격을 안겨주었다.

이전과는 차원이 다른 “인공지능 기술”을 선보였고, 처음에는 단순한 호기심에 접근을 했다가, ”챗GPT”를 써본 다음에는 인간을 뛰어넘을 지도 모르는 인공지능이 출현했다는 것을 본능적으로 알 수 있었다. 챗GPT는 출시부터 화제를 몰고 왔는데, 두 달만에 월 사용자가 1억명을 돌파했는데, 이는 이전 기록과 비교해보면, 압도적으로 빠른 수치였다. 1억명 사용자 돌파까지 인스타그램이 30개월, 틱톡이 9개월이 걸렸는데, 챗GPT는 단 2개월밖에 걸리지 않은 것이다.

물론, 챗GPT 이후에, 메타에서 출시한 “스레드”가 5일만에 월 사용자 1억명을 돌파하며, 기록을 꺠기는 했지만, 챗GPT가 가지고 온 충격은 상당했다.

“챗GPT : 문이과 통합형 인재“

필자도 이미 평소에 챗GPT를 업무에서 사용하고 있기도 하고, 아이디어를 얻는데 사용하기도 하고 있다. 가장 유용하게 사용하고 있는 분야는 “번역” 분야인데, 구글 번역 정도를 넘어서서, 이전의 기계번역 보다 훨씬 더 깔끔하고 자연스러운 번역을 제공하고 있어, 번역의 경우에는 챗GPT를 이용해서 초벌 번역을 한 뒤, 최종적으로 감수만 하는 형태로 사용하고 있다. 물론, 일부 번역의 경우, 할루시네이션 효과로 인한 것인지, 전혀 다른 번역이 나와서 난감하기도 하지만, 챗GPT가 등장하기 이전과 비교하면, 특히 번역 분약에 있어서 큰 변화를 가지고 왔다고 할 수 있을 것이다.

번역 이외의 영역에서도 유용하게 사용할 수 있는데, 챗GPT를 보다 다양한 측면에서 이용해보기 위해서 관련 책을 찾아보았고, 이 책을 찾아볼 수 있었다. 저자는 “챗GPT”를 ”문이과 통합형 인재“라고 소개하고 있다.

문과 출신의 사람들이 사용하면, 글쓰기, 글 교정하기, 번역하기 등의 문과에 관련된 일들을 처리하는데 도움을 받을 수 있다. 반면, 챗GPT는 공학 분야에 속하는 과학, 프로그래밍, 코딩, 통계 등의 분야에서도 유용하게 활약할 수 있기도 하다. 말 그대로, 문이과 통합 인재라고 칭할 수 있는 것이다.

”인공지능을 활용하는 사람, 활용하지 못하는 사람“

챗GPT라는 인공지능을 처음으로 사용해본 다음 필자는 앞으로의 시대는 인공지능을 적극적으로 잘 사용하는 사람과 그렇지 못하는 사람들로 나뉘게 될 것이라는 생각을 하게 되었는데, 책에서 저자도 마찬가지로 비슷한 생각을 하고 있었다. 저자는 여기에 한 걸음 더 나아가서 아래와 같이 3가지로 인재를 피라미드 형태로 분류하고 있다.

  1. AI 개발 계급
  2. AI 활용 계급
  3. AI 미활용 계급

또한, 인공지능의 발달로 인해서 앞으로 여러 분야의 일자리가 사라지게 될 것을 예고하기도 하는데, 이는 필자도 충분히 공감이 되었다. 특히, 초벌번역, 주니어 개발자 등과 같은 수준의 직종은 거의 없어지게 될 것이고, 인간은 이제 AI가 진행한 일을 체크하는 일을 하는 쪽으로 점차 진로가 변경되게 될 것이라고 저자는 말하고 있다. 이는 필자 역시도 똑같이 생각을 하고 있는 바이다. 그렇기에, 이렇게 지금 “AI”에 관한 책을 보고 있는 것일지도 모르겠다.

“챗GPT를 활용하는 방법“

책에서는 ”챗GPT”를 효과적으로 활용할 수 있는 방법에 대해서 소개하고 있다. 실제로 챗GPT를 이용해서 할 수 있는 일은 굉장히 많다. 글을 직접 쓰게 할 수도 있고, 책을 쓰기 전에 목차를 제작하는데 도움을 받을 수 있기도 하다. 또한, 패러프레이징과 번역은 기본으로 진행할 수 있다. 블로그 콘텐츠를 생성하거나, 유튜브 콘테츠에 쓸 대본을 작성하는 것도 충분히 가능할 것이다.

비즈니스 분야에서도 활용할 수 있다. 새로운 책이나, 강연, 비즈니스 제안서를 작성하는데도 활용할 수 있다. 또한, 인문학적인 내용 뿐만 아니라, 공학적이며, 프로그래밍에 관한 내용도 활용가능하다.

프로그램 언어를 활용해서 코드를 직접 작성해달라고 요청할 수 있기도 하고, 프로그램 언어를 학습하는데 도움을 받을 수 있기도 하다. 짜여진 코드에 대한 설명을 요청할 수 있기도 하고, 코드를 변환하거나, 디버깅하는데도 쓸 수 있다.

위에서 언급한 내용에 해당하는 부분은 각각의 챕터에서 자세하게 설명이 되어 있다. 어떤 질문을 하면 되는지와 질문에 대한 챗GPT의 답변이 모두 자세하게 책에 수록되어 있다.

“데이터 분석에 챗GPT 활용하기“

특히, 챗GPT를 활용하면, 데이터 분석을 효과적으로 할 수 있다고 저자는 소개하고 있다. 이러한 데이터분석을 바탕으로 주식 거래 기법으로 쓰이는 퀀트 분석과 퀀트 트레이딩에서도 활용할 수 있다고 저자는 말한다.

퀀트 투자에 대해서 잘 모른다면, 퀀트 투자에 대해서 챗GPT에게 알려달라고 요청할 수도 있다. 이러한 요청에 따라서 챗GPT는 퀀트 투자에 대한 개념과 방법을 잘 알려줄 것이다. 그리고 여기에 필요한 데이터 처리를 ”파이썬”을 이용해서 할 수 있으며, 이러한 과정을 통해서 자동매매 시스템을 구축하는 것도 가능하다고 책에서 소개하고 있다.

“챗GPT에게 커리어 코칭받기”

단순히, 무언가를 번역하거나, 코딩을 하는데 도움을 받는 것뿐만 아니라, 이력서와 자기소개서를 작성하는데 도움을 받을 수 있다. 적당한 내용을 주고, 이력서와 자기소개서를 써달라고 요청할 수도 있고, 이미 작성해놓은 이력서를 토대로 보다 더 매끄럽게 다듬어 달라고 요청할 수 있기도 하고, 면접 예상질문을 요청할 수 있기도 하다.

실제로 이제는 일부 기업에서 서류 전형 과정에서 ”인공지능“을 활용하여, 서류 검정을 하는 경우가 있다고도 하니, 이제 우리는 인공지능이 사람을 평가하는 그런 시대를 살아가게 될지도 모르겠다는 생각이 든다.

”보안문제에 취약한 챗GPT”

책의 후반부에서는 챗GPT 활용에서 발생할 수 있는 문제점에 대해서도 다루고 있다. 챗GPT로 만든 창작물의 저작권 문제가 발생할 수도 있다는 것과, 챗GPT는 결국 온라인으로 연결되어 있기에 보안 문제가 발생할 수도 있다는 점이다. 이러한 보안 문제로 인해서 세계 금융의 중심인 월가에서는 “챗GPT” 사용을 금지하고 있다고도 한다.

또한, 아직까지는 챗GPT가 완벽하지는 않기에 오토파일럿으로 가기 보다는 코파일럿 모드로, 검증해가면서 챗GPT를 이용해야 한다. 아직까지, 챗GPT는 잘 모르거나 불확실한 정보에 대해서 ”알지 못한다”고 답변을 하기 보다는, 잘못된 답을 내놓는 경우가 있는데, 이러한 현상을 두고 “할루시네이션” 현상이라고 한다.

위와 같은 문제점이 아직은 있기에, 챗GPT를 활용함에 있어서 어느 정도는 제한적으로 활용해야 할 것이다.

”챗GPT 똑똑하게 활용하기 : 올바른 질문하기“

결국 챗GPT는 인간의 언어를 통해서 상호작용하며 답을 내놓는 인공지능 모델이기에 좋은 답을 얻기 위해서는 좋은 질문을 해야 한다. 결국, 앞으로의 세상에서는 ”좋은 질문“을 할 수 있는 인재가 필요한 세상이 점점 다가올 것이다.

책의 마지막 부분에서는 부록으로 책에서 사용한 질문들을 일부 정리해서 두기도 했다. 그 중 일부는 아래와 같이 소개할 수 있다.

“파이썬 입문”

  1. 파이썬의 자료형 종류에 대해 설명하고 코드를 알려줘.
  2. 파이썬에서 들여쓰기, 주석, 변수 명명 규칙과 같은 파이썬의 기본 구문 규칙을 알려줘.
  3. 파이썬에서 리스트(list)는 무엇인지 설명하고 리스트 코드를 알려줘
  4. 파이썬에서 튜플(tuple)이란 무엇인지 설명하고 튜플 코드를 알려줘
  5. 파이썬에서 집합(set)이 무엇인지 설명하고 집합 코드를 알려줘.
  6. 파이썬에서 딕셔너리(dictionary)란 무엇인지 설명하고 딕셔너리 코드를 알려줘
  7. 파이썬에서 if 조건문에 대해 설명하고, 코드를 알려줘.
  8. 파이썬에서 if-else 조건문에 대해 설명하고, 코드를 알려줘.
  9. 파이썬에서 if-elif-else 조건문에 대해 설명하고, 코드를 알려줘.
  10. 파이썬에서 while 반복문에 대해 설명하고, 코드를 알려줘.
  11. 파이썬에서 for 반복문에 대해 설명하고, 코드를 알려줘.
  12. 파이썬의 입력과 출력을 하기 위한 예제 코드를 알려줘.
  13. 파이썬의 함수(function)를 설명하고 코드를 알려줘.
  14. 파이썬의 내장함수에 대해 설명하고 코드를 알려줘.
  15. 파이썬의 주요 라이브러리를 설명하고 사용법과 관련한 예제 코드를 알려줘.

“데이터과학 : 기초 통계와 데이터 분석 입문“

  1. 데이터 분석 절차에 대해 설명하고 간단한 파이썬 예제 코드를 알려줘.
  2. 파이썬 활용을 위한 주피터(jupyter) 사용법에 대해 알려줘.
  3. 파이썬 활용을 위한 구글 코랩(colab) 사용법에 대해 알려줘.
  4. 파이썬 넘파이(Numpy) 기본 사용법을 설명하고, 예제 코드를 알려줘.
  5. 파이썬 넘파이에서 인덱싱(indexing)과 슬라이싱(slicing)을 설명하고 예제 코드를 알려줘.
    파이썬 판다스(Pandas) 기본사용법을 설명하고, 예제 코드를 알려줘.
  6. 파이썬 판다스에서 시험 성적을 활용하여 데이터프레임을 만드는 법을 알려줘.
  7. 파이썬 판다스로 외부 데이터를 가져오기 위해 엑셀 파일을 불러오는 방법을 알려줘.
  8. 파이썬 판다스의 데이터 입출력 함수에 대해 알려줘.
  9. 판다스에서 데이터를 추출하는 데 사용하는 loc과 iloc에 대해 설명하고, 예제를 보여줘.
  10. 파이썬 시각화 라이브러리인 matplotib과 seaborn에 대해 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  11. 파이썬에서 데이터를 병합하기 위한 함수인 concat, merge, join 함수를 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  12. 파이썬에서 데이터를 집계하기 위한 함수인 groupby 함수를 설명하고 예제 코드 를 알려줘.
  13. 파이썬에서 데이터를 확인하기 위한 기술통계 함수를 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  14. 파이썬에서 데이터를 파악하기 위해 사용하는 head, tail, shape, info, describe 함수에 대해 설명해줘.
  15. 파이썬에서 기술통계, 추론통계, 통계적 가설검증에 대해 설명하고 예제를 보여줘.
  16. 파이썬에서 상관관계 분석을 설명하고, 예제 코드를 보여줘.
  17. 파이썬에서 회귀분석을 설명하고, 예제 코드를 보여줘.
  18. 파이썬에서 다중회귀분석을 설명하고, 예제 코드를 보여줘.
  19. 파이썬 회귀분석에서 다중공선성을 진단하기 위한 분산팽창인자(VIF)에 대해 설명 하고, 예제 코드를 보여줘.

“데이터과학 : 인공지능, 머신러닝, 딥러닝”

  1. 파이썬에서 머신러닝 분석의 절차를 보여주고, 머신러닝 종류를 알려줘.
  2. 파이썬 사이킷런(Sclkit-leam) 데이터셋에서 붓꽃(ins) 데이터를 이용하여 머신러닝 분석하는 예제를 알려줘.
    1. 사이킷런은 대표적인 머신터닝 라이브러리중 하나며 다양한 데이터셋을 제공한다. 붓꽃(iris), 와인(wine), 유방암(breast cancer), 손으로 쓴 이미지 데이터셋 등 다양한 데이터셋을 제공하고 있어 분류 등의 예제 학습에 많이 활용된다. 추가적인 내용은 파이썬 사이킷런 데이터셋에 대해 알려줘. 라는 명령어로 채GPT에 질의하면 된다.
  3. 머신러닝 분석을 하기 위해 데이터를 분할하는 방법에 대해 설명해줘.
  4. 머신러닝에서 서포트 벡터 머신(SVM) 개념을 설명하고, 예제 코드를 알려줘.
  5. 딥러닝의 종류에 설명하고, 기본 코드를 알려줘.
  6. 딥러닝 활용을 위해 텐서플로(Tensorllow) 사용법에 대해 알려줘.
  7. 딥러닝에서 활성화 함수(Aclivation Function) 개념에 대해 설명하고, 종류에 대해 알려줘.
  8. 딥러닝에서 과적합 문제를 해결하기 위한 조기종료, 규제화(regularization), 드롭아 웃(dropout)에 대해 설명해줘.
  9. 합성곱 신경망(CNN)에 대해 설명하고, 파이썬 예제 코드를 알려줘.
  10. 순환신경망(RNN)에 대해 설명하고, 파이썬 예제 코드를 알려줘.
  11. 장단기메모리신경망(LSTM)에 대해 설명하고, 파이썬 예제 코드를 알려줘.
  12. 생성AI(generative AI)에 대해 설명하고, 트랜스포머(transformer)에 대해 자세히 알려줘.
  13. 자연어 처리를 위한 NLKT에 대해 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  14. 독일신용평가 데이터(German Credit Data)를 다운받아 로지스틱회귀분석을 하는 실행 코드를 알려줘.

”R 언어 입문“

  1. R 언어를 설명하고 R 언어의 특징에 대해 알려줘
  2. R 언어의 활용분야에 대해 설명해줘.
  3. R 언어의 설치에 대해 알려줘.
  4. R 언어의 활용분야에 대해 설명해줘.
  5. R 언어의 설치에 대해 알려줘.
  6. RStudio의 주요 화면과 기능을 설명해줘.
  7. RStudio의 주요 단축키에 대해 알려줘.
  8. R의 데이터 종류에 대해 기본 개념을 설명하고 코드를 통해 알려줘.
  9. R의 데이터 구조에 대해 기본 개념을 설명하고 코드를 통해 알려줘.
  10. R의 데이터프레임 개념에 대해 설명하고 코드를 통해 알려줘.
  11. R 언어의 변수에 대해 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  12. R 언어의 함수에 대해 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  13. R 언어의 패키지에 대해 설명하고 패키지 사용법에 대해 알려줘.
  14. R 언어의 연산자의 종류 설명하고 사용법에 대한 예제 코드를 알려줘.
  15. R 언어의 데이터 가져오기와 내보내기에 대해 개념을 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  16. R 언어의 데이터셋을 확인하기 위한 주요 함수와 사용법 예제를 알려줘.
  17. R 언어의 데이터 조작을 하기 위한 주요 함수와 사용법 예제를 알려줘.
  18. R 언어의 데이터를 계산하기 위한 주요 함수와 사용법 예제를 알려줘.
  19. R 언어의 데이터를 그래프로 그리기 위한 주요 함수와 사용법 예제를 알려줘.
  20. R 언어의 조건문의 개념을 설명하고, 사용법 예제 코드를 알려줘.
  21. R 언어의 반복문의 개념을 설명하고, 사용법 예제 코드를 알려줘.
  22. R 언어의 데이터 조작을 위한 dplyr 패키지의 개념을 설명하고, 주요 함수에 대한 사용법 예제 코드를 알려줘
  23. R 언어의 ggplot2의 개념을 설명하고 활용 예제 코드를 알려줘.

”SQL”

  1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 개념과 특징에 대해 설명해줘.
  2. 관계형 데이터베이스를 활용하는 제품에 대해 설명해줘.
  3. SQL에 대해 설명하고, SQL의 종류에 대해 알려줘.
  4. 데이터베이스의 구조를 확인하는 SQL 명령어를 알려줘.
  5. SQL 데이터조작에 활용하는 주요 SQL문에 대해 설명해줘.
  6. SQL에서 테이블을 생성하는 방법과 예제를 알려줘.
  7. SQL의 데이터 입력과 삭제를 위한 명령어와 예제를 알려줘.
  8. SQL의 데이터 조회에 사용되는 SELECT문의 기본 구문을 알려줘.
  9. SQL의 SELECT문에서 WHERE절로 조회 조건을 지정하는 방법을 알려줘.
  10. SQL의 SELECT문에서 FROM절, WHERE절, ORDER BY절을 동시에 활용하는 방 법을 알려줘.
  11. SQL의 조건 연산자, UKE 연산자, IN 연산자, BETWEEN 연산자를 이용하여 조건 에 맞는 데이터를 조회하는 방법을 알려줘.
  12. SQL에서 중복 제거를 위한 DISTINCT 사용 예제를 알려줘.
  13. SQL의 연산자와 주요 SQL함수에 대해 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  14. SQL의 CASE 표현식에 대해 설명해줘.
  15. SQL에서 데이터집계에 활용하는 GROUP BY절과 집계 함수에 대해 알려줘.
  16. SQL에서 테이블간 관계를 맺는 JOIN에 대해 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  17. SQL에서 조인하지 않고 두 개 이상 테이블에서 데이터 조회하는 UNION절에 대 해 설명하고 예제 코드를 알려줘.
  18. SQL에서 서브쿼리(subquery)를 활용하는 예제 코드를 알려줘.
  19. SQL 예제 테이블를 하나 만들고, 예제 데이터에 따라 SQL 쿼리를 학습할 수 있는 학습 프롬프트를 알려줘.
  20. SQL 코딩학습을 위한 코드 퀴즈를 4지선다 객관식으로 출제하고, 정답을 설명해줘.
  21. 다음 SQL 쿼리에 대해 최적화를 해줘. [여기에 SQL쿼리 삽입]

“VBA”

  1. VBA는 무엇이고, 어떤 일을 할 수 있는지 알려줘.
  2. 엑셀 VBA 편집기의 기본 화면에 대해 설명해줘.
  3. 엑셀 VBA 편집기에서 자주 사용하는 메뉴를 알려줘.
  4. VBA 기본 문법에 대해 코드를 알려주고 설명해줘.
  5. VBA의 Sub 프로시저와 Function 프로시저에 대해 설명하고, 예제 코드를 알려줘.
  6. VBA의 조건문에 대해 설명하고, 코드를 알려줘.
  7. VBA의 반복문에 대해 설명하고, 코드를 알려줘.
  8. VBA의 내장함수에 대해 알려줘.
  9. VBA에서 대화상자(Dialog Control Language)에 대해 설명하고, 예제 코드를 알려줘.
  10. VBA를 활용하여 삼성전자 종가의 평균을 구하는 코드를 알려줘.
  11. 다음 함수를 엑셀 VBA 코드로 변환해줘. [여기에 다른 언어 함수 삽입]
  12. 엑셀 VBA 예제 코드를 생성하고, 절차별로 매크로를 만드는 방법을 알려줘.

“금융데이터 분석“

  1. 향후 10년 내에 증권시장에서 성과를 낼 투자 산업과 항목을 알려줘.
  2. 퀀트투자란 무엇이고 유형을 설명해줘.
  3. 퀀트투자에 챗GPT를 활용하는 방법을 알려줘.
  4. 추세추종매매(trend following)의 유형을 설명해줘. 그리고 관련 파이썬 코드를 알려줘.
  5. FinanceDataReader를 활용하여 2020년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지 삼성 전자의 20일과 60일 이동평균 교차매매(crossover) 코드를 알려주고 그래프를 그 려줘.
  6. FinanceDataReader를 활용하여 2020년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지 삼성 전자의 MACD 코드를 알려주고 그래프를 그려줘.
  7. FinanceDataReader를 활용하여 2020년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지 삼성 전자를 예측하기 위한 LSTM 신경망 코드를 알려주고 그래프를 그려줘.
  8. FinanceDataReader를 활용하여 2020년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지 VX를 다운받아 그래프를 그리는 파이썬 코드를 알려줘.
  9. FinanceDataReader를 활용하여 2010년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지 비트코 인 데이터를 다운받고 그래프를 구하는 코드를 알려줘.
  10. FinanceDataReader를 활용하여 2020년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지 삼 성전자와 코스피의 데일리 수익률을 그레인저 인과관계 검정(Granger Causality test)하는 파이썬 코드를 알려줘.
  11. yinance를 활용하여 2020년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지 테슬라의 채널돌 파(channel breakout)에 대한 파이썬 코드를 알려주고 그래프를 그려줘. 한번에 코드를 다 보여줘.
  12. pandas_datareader를 활용하여 2020년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지의 WT(원유)를 다운받는 파이썬 코드를 알려주고 그래프를 그려줘.
  13. 퀀트투자에서 성과를 평가하기 위한 샤프비율(Sharp ratio)을 설명하고 파이썬 예 제 코드를 알려줘.
  14. 퀀트투자에서 리스크패리티 포트폴리오(risk parity portfolio)를 계산을 위한 파이 썬 코드를 알려줘.
  15. 퀀트투자에서 최대하락폭(Maximum Draw Down, MDD)을 설명하고 파이썬 예제 코드를 알려줘.
  16. 조기상환상품(autocall structed products) 계산을 위한 파이썬 코드를 알려줘.
  17. 기업가치평가를 위한 현금할인법(DCF) 가격계산을 위한 파이썬 코드를 알려줘.
  18. EPS(Earning Per Share)을 설명해주고, EPS를 구하는 파이썬 예제 코드를 알려줘.
  19. PBR(Price to Book Ratio)을 설명해주고, PBR의 파이썬 예제 코드를 알려줘.
  20. QuantLib 라이브러리를 이용하여 금융상품별로 가격계산하는 파이썬 예제 코드를 알려줘.
  21. 자산배분에 있어 블랙-리터먼(Black-Literman) 모형의 파이썬 예제 코드를 알려줘.

”프로그래밍, 공학 분야에 대해서 보다 더 관심을 가져야 할 것 같다.“

책을 읽으면서 가장 많이 들었던 생각은 프로그래밍 및 공학 분야에 대한 관심을 보다 더 많이 가져야 할 것 같다는 생각이 들었다. 인문학 분야로 전공을 바꾼 이후로 프로그래밍에 대해서는 공부를 하지 않았는데, “AI”의 시대가 이미 다가왔으니, 더 늦기 전에라도 프로그래밍과 공학 분야에 대한 공부를 틈틈이 해두어야겠다는 생각이 들었다.

이제는 과거와 달리 사람들이 코딩을 처음부터 끝까지 직접 해야하는 시대는 되지 않았으나, 최소한 이러한 ”챗GPT”와 같은 AI 기술을 활용하기 위해서라도 기초적인 내용은 알고 있어야 할 것 같다는 생각이 들었다. 기본적인 내용을 알고 있어야, 어떤 것을 어떻게 조합할 수 있을지 생각할 수 있기 때문이다.

”가장 빠르게 데이터 분석 전문가가 되는 마법의 챗GPT 활용법“

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