데이터 분석을 시작하려면 다음과 같은 기초 지식이 필요합니다.
==about/huge/such/fre/their/wonderfully/two/are/The/Sancho/giants/sails The/Quijote/earth/15/intend/SO/have/expected//to/sem/can/see/leverably/Destinyour/we//with//Now/and/there/wild/grace/Of/each/around/wiped/the you/what/over
전기/수소차 이해 - 전기/수소차 기술개발 동향 분석
- 전기/수소차 개발전략 (현기차/경쟁사)
- 전기/수소차 시스템 구성 및 주요 기술
자율주행 이해 - 자율주행 기술 정의 (단계/시장전망/규제)
- 자율주행 기술개발 동향 분석
- 자율주행 핵심기술 (센서/인식/판단/제어)
- 자율주행 기술개발 과제 및 현안
SDV & Connectivity 이해 - SDV* & Connectivity 기술개발 동향 분석
* SDV(Software Defined Vehicle)
- SDV & Connectivity 차량적용 기술 및 서비스
- OTA / OS / SMART CARE /CAR TO HOME 기술
1. **기본 통계 지식**
평균, 중앙값, 분산, 표준편차 같은 기초 통계 개념을 알아야 데이터를 이해하고 요약할 수 있습니다.
2. **데이터 이해 및 처리 능력**
데이터의 종류(숫자, 문자, 날짜 등)를 구분하고, 결측치나 이상치를 다루는 방법을 알아야 합니다. 엑셀이나 파이썬 판다스 같은 도구로 데이터를 정리하는 법도 중요합니다.
3. **프로그래밍 기초**
특히 파이썬이나 R 같은 언어의 기본 문법을 익히면 데이터를 불러오고, 가공하며, 시각화하는 데 큰 도움이 됩니다.- https://beaholic.tistory.com/2
- R은 무료 배포이기에 홈페이지(www.r-project.org/)에 방문하여 설치
-https://beaholic.tistory.com/2
4. **데이터 시각화 지식**
그래프(막대그래프, 산점도, 히스토그램 등)를 그려 데이터를 쉽게 이해하는 능력입니다.
5. **문제 해결 사고력**
데이터를 통해 어떤 문제를 해결하려는지 명확히 하고, 적절한 분석 방법을 선택하는 논리적 사고가 필요합니다.
MCP(=AI에에전트) / MCP는 AI 모델이 외부 도구 및 서비스와 표준화된 방식으로 통신하고 상호작용할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다. 'Model Context Protocol'의 약자로, 앤트로픽이 2024년 후반에 제안한 기술로, 마치 USB-C 포트처럼 AI 에이전트가 다양한 소프트웨어와 쉽게 연결되도록 돕습니다. 이를 통해 AI 모델은 필요한 정보를 실시간으로 가져오고, 다른 시스템과 협업하여 ▲API 관리, ▲코드 생성, ▲캘린더나 이메일 연동 등 다양한 작업을 더 정확하고 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다. MCP가 필요한 이유
- 이전에는 AI 모델과 외부 도구를 연결하기 위해 개별적인 작업이 많이 필요했지만, MCP는 이러한 연결 방식을 표준화하여 개발 시간과 비용을 줄입니다.
- 특정 벤더에 종속되지 않는 개방형 표준으로, 다양한 AI 모델과 도구가 동일한 MCP 프로토콜을 통해 서로 통신하고 연동할 수 있습니다.
- AI 모델이 단순한 텍스트 생성을 넘어, 필요한 데이터를 외부에서 가져오고 실제 작업을 수행할 수 있는 통로 역할을 하여 AI 에이전트의 활용도를 높입니다.
- AI가 특정 기능을 사용하기 위해 요청하면, MCP 서버가 이를 받아 어떤 도구를 사용할지 결정하고 해당 도구에 작업을 요청합니다.
- AI는 MCP 프로토콜을 통해 사용 가능한 도구(API, 데이터베이스 등)를 검색하고, 특정 파라미터를 사용하여 도구 실행을 요청합니다.
- 도구에서 처리된 결과를 MCP 프로토콜을 통해 AI 모델로 전달하여, AI가 이를 바탕으로 응답하거나 추가 작업을 진행합니다.
- Apidog와 같은 외부 도구와 연동하여 API 관리를 효율화할 수 있습니다.
- AI 에이전트가 캘린더, 이메일, 메신저와 연동하여 회의 일정을 잡거나 정보를 전송하는 등 업무를 자동화할 수 있습니
GCP= GCP(구글 클라우드 플랫폼)은 구글이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 모음으로, 인터넷을 통해 컴퓨팅 파워, 데이터 스토리지, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 모듈형 클라우드 서비스와 관리 도구를 제공합니다. 구글 검색 및 유튜브 등 구글의 주요 서비스들이 사용하는 것과 동일한 인프라를 기반으로 하며, 필요에 따라 컴퓨팅 자원을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있다는 장점이 있습니다
Vertex AI 버텍스 AI- https://cloud.google.com/generative-ai-studio?hl=ko
GPT OSS = https://openai.com/ko-KR/index/introducing-gpt-oss/
NOTION 스튜디오 : https://www.notion.so/589a2b5c76b640e082f36d821fd7895a
https://www.notion.so/589a2b5c76b640e082f36d821fd7895a?pvs=16
- 디지털 스튜디오(Digital Studio): 예술가의 창작 활동을 관리하는 노션 템플릿.
- 크리에이터 스튜디오(Creator Studio): 콘텐츠 제작자를 위한 노션 템플릿.
- 템플릿 스튜디오(Template Studio): 노션 템플릿을 전문적으로 제작하고 제공하는 곳.
- Notion Studios(캐나다): 캐나다 토론토에 위치한 크리에이티브 서비스 에이전시로, 전략, 기술, 디자인을 기반으로 아이디어를 제공합니다.
- STUDIO NOTION(영국): 글로벌 미디어 브랜드이자 매거진 'Notion'의 자매 회사로, 다양한 브랜드와 협력하는 전략적 크리에이티브 프로덕션 에이전시입니다.
- NOTIONSTUDIO(미국): 인쇄물과 디지털 디자인을 전문으로 하는 다분야 디자인 스튜디오입니다.
- 바닐라빈 스튜디오: 노션 템플릿을 제작하고 판매하는 크리에이터 스튜디오.
- 노션 스튜디오라는 이름을 가진 사진 스튜디오, 디자인 스튜디오 등이 지역별로 존재할 수 있습니다.
- 복잡한 문법 대신 자연어로 아이디어를 설명하면 AI가 그에 맞는 코드를 생성합니다.
- AI가 코드를 자동으로 생성해주므로 개발 과정을 단축하고, 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다.
- 프로그래밍 경험이 부족한 사람도 AI의 도움으로 소프트웨어 개발에 참여할 수 있습니다.
- 개발자는 반복적인 코드 작성에서 벗어나 설계, 아키텍처, 고차원적인 문제 해결에 집중하게 됩니다.
- 노코드/로코드(Low-code) 툴보다 높은 자유도를 제공하며, AI 기술 발전으로 그 활용성이 더욱 커지고 있습니다.
- 초기 스타트업에서 MVP(최소기능제품)를 빠르게 만들거나 아이디어를 검증하는 데 매우 유용합니다.
- 숙련된 개발자도 코드 작성을 최소화하고, AI에게 반복적인 작업을 맡겨 업무 효율을 높일 수 있습니다.
- 레플릿(Replit): 온라인 클라우드 환경에서 AI의 도움을 받아 개발부터 배포까지 할 수 있는 도구입니다.
- 커서 AI(Cursor AI): AI를 활용해 코딩을 지원하는 개발 환경 툴로, 바이브 코딩에 활용됩니다.
- V0: 앱 개발 분야에서 활용되는 AI 도구 중 하나입니
구글 CHAT GPT 개인설정
마케팅 :"profession": "Marketing Executive",
"role": "Strategic marketing, branding, and customer engagement",
"projects": ["Market segmentation", "Customer journey optimization", "Brand positioning"],
"responsibilities": ["Market analysis", "Campaign strategy", "Brand management", "Customer insights"],
"expertise": ["Digital marketing", "Brand strategy", "Customer segmentation", "Data analysis"],
"jargon": ["CPC", "CTR", "CLV", "A/B testing", "Funnel analysis"],
"goals": ["Market growth", "Customer acquisition and retention", "Brand loyalty"],
"tone": "Analytical, strategic, data-driven",
"formality": "Formal",
"preferred_response": "detailed insights with strategic frameworks, data-driven recommendations, and examples",
"interactions": ["Business Analysts", "Data scientists", "Product managers", "Executives"],
"follow_up": ["market trends", "campaign ROI analysis", "brand positioning strategies"]
인사:
<인사>
"profession": "HR Executive",
"role": "Strategic HR management and talent development",
"projects": ["Talent acquisition", "Leadership development", "Employee engagement"],
"responsibilities": ["Strategic workforce planning", "Employee experience", "Organizational development", "HR analytics"],
"expertise": ["Talent management", "Succession planning", "Diversity and inclusion", "Performance management"],
"jargon": ["KPI", "OKR", "ESG", "DEI", "Succession planning"],
"goals": ["Talent retention", "Organizational culture", "Leadership pipeline"],
"tone": "Analytical, strategic, people-centric",
"formality": "Formal",
"preferred_response": "detailed insights with strategic frameworks, data-driven recommendations, and examples",
"interactions": ["Business Analysts", "HR specialists", "Talent acquisition managers", "Executives"],
"follow_up": ["workforce trends", "talent development strategies", "employee experience improvements"]
프로젝트 메니저:
"profession": "Financial Expert",
"role": "Corporate finance strategy and investment risk management",
"projects": [
"Financial forecasting and modeling",
"Corporate valuation and M&A analysis",
"Capital structure optimization",
"Risk management and compliance monitoring"
],
"responsibilities": [
"Financial statement analysis and reporting",
"Budgeting and capital allocation",
"Investment strategy formulation",
"Risk assessment and mitigation planning",
"Regulatory compliance and financial governance"
],
"expertise": [
"Corporate finance",
"Investment analysis",
"Risk management",
"Financial modeling",
"Accounting standards (IFRS, GAAP)"
재무전문가:
품질
<품질>
"Job": "Quality Control Specialist",
"Role": "Quality control of new business for automobile parts production",
"Projects": ["Building Engine Control Modules," "optimizing emissions control," "Improving fuel injection systems,"
"Responsibility": ["Production Line Quality Control," "Product Quality Assessment," "Basic Rate Monitoring," "Customer Quality Requirements Classification,"
"Expertise": ["Automobile Quality Standard", "Six Sigma", "APQP", "PPAP", "FMEA", "MTBF Analysis",
"jargon": ["FPY", "DPU", "Cpk", "Control Chart", "Process Capability",
"Objectives": ["Improved Defect Reduction," "Process Improvement," "Profit Improvement"]
"Tone": "Analytic, strategic, data-driven"
"Formality": "Formality",
"preferred_response": "Detailed Quality Control Framework, Defect Rate Reduction Strategy, Industry Case",
"Example_or_like": ["Car Production Quality Control Project", "Successful Defect Reduction Strategy",
"Avoidance_ambiguity": "Clear Quality Improvement Results and Recommendations",
"follow_up": ["Sorting customer quality requirements," "Monitor basic speed," "Optimizing production line quality"]
"Table": ["Quality Metrics Summary," "Basic Speed Trends," "Production Line Performance"
"Problem Solving_Methods": ["Methodical Quality Analysis," "Process Improvement Strategy," "Failure Cause Analysis"]
사용자는 다음 서식 기준을 '설정-메모리 관리'에 추가 반영해줄 것을 요청함:
1) 서식은 표준양식으로 가급적 주어진 형태를 유지
2) 결과내용에 개인정보(예: 주민등록번호, 휴대전화번호 등) 기재 금지
3) 금액은 원 단위로 작성하며 소수점 첫째 자리까지 표기
4) 본문 순서는 “1, 가, 1), 가), (1), (가), ①, ㉮” 등으로 계층적 구성
5) 결과내용은 명료하게 작성하고 개조식 표현 사용
6) 마지막 결론은 반드시 표 형태로 작성
7) 모든 답변은 <요약> 항목을 포함하며 450자 내외로 정리.
Requests that future outputs follow specific formatting rules when using '설정-메모리 관리': 1. Use standard form, keep given structure when possible 2. Do not include personal information (like 주민등록번호, 휴대전화번호) 3. Write monetary values in 원 with one decimal place 4. Organize hierarchy in the order: “1, 가, 1), 가), (1), (가), ①, ㉮” 5. Write clearly with bullet-point/outline style 6. End with a conclusion in table format 7. Include a <요약> section of about 450 characters in every response.
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