1일차 강의에서는 생성형 AI가 데이터 분석 과정에서 어떻게 활용될 수 있는지 배웠다. 특히 파이썬을 이용해 데이터를 정리하고, 결측값을 제거한 뒤 그래프로 시각화하는 흐름을 이해할 수 있었다. Seaborn의 regplot을 활용하면 두 변수 사이의 관계를 산점도와 회귀선으로 한눈에 확인할 수 있다는 점이 인상적이었다. 또한 결정계수 R² 값을 함께 표시하면 단순히 그래프를 보는 것보다 데이터의 설명력을 더 객관적으로 판단할 수 있음을 알게 되었다. 생성형 AI를 활용하면 필요한 코드를 빠르게 작성할 수 있지만, 데이터의 의미와 분석 목적은 사용자가 정확히 이해해야 한다고 느꼈다. 이번 강의를 통해 AI가 단순히 답을 만들어주는 도구가 아니라, 데이터 분석을 보조하고 효율을 높여주는 도구라는 점을 알게 되었다. 앞으로 남은 강의에서는 생성형 AI를 활용해 더 다양한 데이터 분석 방법과 시각화 기법을 익히고 싶다.
또한 동시에 생성형 AI를 활용하면 분석 시간을 줄일 수 있지만, 결국 결과를 해석하고 판단하는 능력이 더 중요하다고 느꼈다.
앞으로 취업을 준비하면서 파이썬, 데이터 분석, AI 활용 능력을 꾸준히 익혀 실무에서 바로 적용할 수 있는 역량을 키우고 싶다. 단순히 도구를 사용하는 수준에서 끝나지 않고, 데이터를 보고 의미 있는 결론을 도출할 수 있는 능력을 키우고 싶다
