added 순천향 교육자료

_freeze/slideshow/202404-sch/chatgpt-data-science/execute-results/html.json

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+    "markdown": "---\neditor: \n  markdown: \n    wrap: 72\n---\n\n\n# 생성형 AI <br> 데이터 사이언스\n\n## 포스터 제작\n\n::: panel-tabset\n### 포스터 시안\n\n![](img/plugin_canva.jpg){fig-align=\"center\" width=\"359\"}\n\n### 포스터 편집\n\n![](img/plugin_canva_edit.jpg){fig-align=\"center\" width=\"580\"}\n\n### 최종 포스터\n\n![](img/plugin_canva_poster.jpg){fig-align=\"center\" width=\"353\"}\n:::\n\n-   [ShareGPT: Canva\n    사용사례](https://chat.openai.com/share/9689351d-6f4b-475c-96e4-618e46aca82b)\n\n## API 프로그래밍 {.smaller}\n\n::: panel-tabset\n### 준비 프롬프트\n\n> 웹사이트를 읽고 다음 지령을 준비해\n> https://apis.map.kakao.com/web/documentation/\n\n``` markdown\nKakao 지도 API 문서는 다양한 지도 관련 기능을 제공한다. 이 문서는 지도 객체 생성, 이벤트, 메서드 등에 대한 상세한 정보를 담고 있다. 아래는 주요 내용의 요약이다.\n\n### 지도 객체 생성\n- `kakao.maps.Map(container, options)`: 지도를 생성한다.\n  - `container`: 지도가 표시될 HTML element\n  - `options`: 중심 좌표, 확대 수준, 지도 종류 등을 설정할 수 있다.\n\n### 주요 메서드\n- `setCenter(latlng)`: 지도의 중심 좌표를 설정한다.\n- `getCenter()`: 지도의 중심 좌표를 반환한다.\n- `setLevel(level, options)`: 지도의 확대 수준을 설정한다.\n- `getLevel()`: 지도의 확대 수준을 반환한다.\n- `setMapTypeId(mapTypeId)`: 지도의 타입을 설정한다.\n- `getMapTypeId()`: 지도의 타입을 반환한다.\n\n### 이벤트\n- `center_changed`: 중심 좌표가 변경되면 발생한다.\n- `zoom_start`: 확대 수준이 변경되기 직전에 발생한다.\n- `zoom_changed`: 확대 수준이 변경되면 발생한다.\n- `click`: 지도를 클릭하면 발생한다.\n- `dblclick`: 지도를 더블클릭하면 발생한다.\n\n이 외에도 다양한 메서드와 이벤트가 있어, 개발자가 원하는 기능을 쉽게 구현할 수 있다.\n```\n\n### 코드제작 프롬프트롬\n\n> 주소를 넘기면 위경도 좌표를 반환하는 R 코드를 작성해줘.\n\nR에서 주소를 위경도 좌표로 변환하기 위해 `httr` 패키지를 사용하여 Kakao\nAPI를 호출한 예시 코드이다.\n\n``` r\n# 필요한 패키지를 설치하고 불러온다\ninstall.packages(\"httr\")\ninstall.packages(\"jsonlite\")\nlibrary(httr)\nlibrary(jsonlite)\n\n# 주소를 위경도로 변환하는 함수를 정의한다\nget_latlng <- function(address) {\n  # Kakao API 키를 설정한다 (본인의 API 키로 교체해야 한다)\n  api_key <- \"YOUR_KAKAO_API_KEY\"\n  \n  # API URL과 파라미터를 설정한다\n  url <- \"https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json\"\n  params <- list(query = address)\n  headers <- add_headers(\"Authorization\" = paste(\"KakaoAK\", api_key))\n  \n  # API를 호출한다\n  response <- GET(url, query = params, headers)\n  \n  # 응답을 확인하고 JSON을 파싱한다\n  if (status_code(response) == 200) {\n    content <- content(response, \"text\", encoding = \"UTF-8\")\n    json_data <- fromJSON(content)\n    \n    # 위경도를 추출한다\n    if (json_data$meta$total_count > 0) {\n      lat <- json_data$documents[[1]]$y\n      lng <- json_data$documents[[1]]$x\n      return(list(lat = lat, lng = lng))\n    } else {\n      return(NULL)\n    }\n  } else {\n    stop(\"API request failed\")\n  }\n}\n\n# 함수를 테스트한다\naddress <- \"서울특별시 강남구 테헤란로 212\"\nresult <- get_latlng(address)\nprint(paste(\"Latitude:\", result$lat, \"Longitude:\", result$lng))\n```\n\n### 코드수정\n\n\n::: {.cell}\n\n```{.r .cell-code  code-line-numbers=\"10\"}\nlibrary(httr)\nlibrary(jsonlite)\n\n# 주소를 위경도로 변환하는 함수를 정의한다\nget_latlng <- function(address) {\n  # Kakao API 키를 설정한다 (본인의 API 키로 교체해야 한다)\n  api_key <- Sys.getenv(\"KAKAO_MAP_API_KEY\")\n  \n  # API URL과 파라미터를 설정한다\n  url <- \"https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json\"\n  params <- list(query = address)\n  headers <- add_headers(\"Authorization\" = paste(\"KakaoAK\", api_key))\n  \n  # API를 호출한다\n  response <- GET(url, query = params, headers)\n  \n  # 응답을 확인하고 JSON을 파싱한다\n  if (status_code(response) == 200) {\n    content <- content(response, \"text\", encoding = \"UTF-8\")\n    json_data <- fromJSON(content)\n    \n    # 위경도를 추출한다\n    if (json_data$meta$total_count > 0) {\n      lat <- json_data$documents[[1]]$y\n      lng <- json_data$documents[[1]]$x\n      return(list(lat = lat, lng = lng))\n    } else {\n      return(NULL)\n    }\n  } else {\n    stop(\"API request failed\")\n  }\n}\n\n# 가톨릭관동대학교 주소\naddress <- \"강원도 강릉시 범일로579번길 24\"\nresult <- get_latlng(address)\nprint(paste(\"Latitude:\", result$lat, \"Longitude:\", result$lng))\n```\n:::\n\n\n### 작업결과\n\n![](img/plugin_map.png){fig-align=\"center\" width=\"700\"}\n:::\n\n-   [ShareGPT: API\n    사용사례](https://chat.openai.com/share/dcfee23a-0853-454b-9d8c-f76fc4474cb6),\n    [플러그인(Plugin) - 칸바, 카카오맵,\n    울프람](https://r2bit.com/chatGPT/plugin.html)\n\n## 사실확인 (Wolfram) {.smaller}\n\n::: panel-tabset\n### 지구는 평평해?\n\n울프람 알파(Wolfram Alpha) 사용해서 사실관계를 확인해보자.\n\n> \"지구는 평평하다\"라는 주장을 검증해줘.\n\n```         \n\"지구는 평평하다\"라는 주장에 대해 Wolfram Alpha를 이용해 검증해보았습니다.\n\n### 입력 해석\n- 질문: 지구는 평평하다?\n\n### 결과\n- 답변: 아니다.\n  - 지역적으로만 그렇다. 그리고 그것도 특정 지역, 예를 들어 미국 중서부에서만 해당된다.\n\n자세한 정보는 [Wolfram|Alpha 웹사이트](https://www6b3.wolframalpha.com/input?i=Is+the+Earth+flat%3F)에서 확인할 수 있다.\n\n이처럼 Wolfram Alpha는 다양한 주장이나 정보에 대한 팩트체크를 할 수 있는 유용한 도구이다.\n```\n\n-   [Wolfram\\|Alpha\n    웹사이트](https://www6b3.wolframalpha.com/input?i=Is+the+Earth+flat%3F)\n\n### 라면은 건강에 안 좋아?\n\n> 라면을 많이 먹으면 건강에 정말 안좋은가?\n\nWolfram Alpha에서는 \"라면을 많이 먹으면 건강에 정말 안 좋은가?\"에 대한\n구체적인 답변을 제공하지 못했다. 그러나 일반적으로 라면은 높은 나트륨,\n지방, 인공 첨가물 등을 포함하고 있어, 과도하게 섭취할 경우 다음과 같은\n건강 문제가 발생할 수 있다:\n\n1.  **고혈압**: 라면에는 나트륨이 많이 들어있다. 나트륨 과다 섭취는\n    혈압을 높일 수 있다.\n\n2.  **비만**: 라면은 칼로리가 높고, 지방도 많이 들어있다. 지속적으로\n    라면을 많이 먹으면 체중 증가의 위험이 있다.\n\n3.  **소화기 문제**: 라면은 소화가 잘 되지 않는 식품 중 하나이다. 과도한\n    섭취는 소화기에 부담을 줄 수 있다.\n\n4.  **영양 불균형**: 라면은 영양소가 적고, 나트륨이나 지방 등의 불필요한\n    성분이 많다. 이로 인해 영양 불균형이 발생할 수 있다.\n\n5.  **심혈관 질환**: 고혈압, 높은 콜레스테롤 등은 심혈관 질환의 위험을\n    높인다.\n\n라면을 즐길 때는 이러한 점들을 고려하여 적당한 양과 빈도로 섭취하는 것이\n중요하다.\n:::\n\n## 수능문제 풀이 {.smaller}\n\n::: panel-tabset\n### 2023 수능 수학\n\n2023학년도 대학수학능력시험 수학영역 문제를 풀어보자.\n\n![](img/plugin_wolfram.jpg)\n\n### 문제 풀이\n\n> $\\left(\\frac{4}{2^{\\sqrt{2}}}\\right)^{2+\\sqrt{2}}$ 값은?\n\n식 $$\n\\left(\\frac{4}{2^{\\sqrt{2}}}\\right)^{2+\\sqrt{2}}\n$$ 의 값은 $4$입니다.\n\n정확한 형태로는 $2^{(2 - \\sqrt{2}) (2 + \\sqrt{2})}$로 표현됩니다.\n\n자세한 정보는 [Wolfram\\|Alpha\n웹사이트](https://www6b3.wolframalpha.com/input?i=%284+%2F+%282%5E%28sqrt%282%29%29%29%29%5E%282+%2B+sqrt%282%29%29)에서\n확인할 수 있다.\n\n### 풀이 과정\n\n> 과정도 설명해줘.\n\n::: columns\n::: column\n물론이다. 주어진 식은 $$\n\\left(\\frac{4}{2^{\\sqrt{2}}}\\right)^{2+\\sqrt{2}}\n$$이다. 이 식을 단계별로 분해해보자.\n\n-   단계 1: 분모를 간단하게 만들기 <br> 먼저, 분모인 $2^{\\sqrt{2}}$를\n    간단하게 만들기 위해 분자와 분모에 $2^{\\sqrt{2}}$를 곱한다. 이렇게\n    하면:\n\n$$\n\\left(\\frac{4 \\times 2^{\\sqrt{2}}}{2^{\\sqrt{2}} \\times 2^{\\sqrt{2}}}\\right)^{2+\\sqrt{2}}\n$$\n\n-   단계 2: 분모를 합치기 <br> 이제 분모의\n    $2^{\\sqrt{2}} \\times 2^{\\sqrt{2}}$를 합쳐 $2^{2\\sqrt{2}}$로 만든다.\n\n$$\n\\left(\\frac{4 \\times 2^{\\sqrt{2}}}{2^{2\\sqrt{2}}}\\right)^{2+\\sqrt{2}}\n$$\n:::\n\n::: column\n-   단계 3: 분자를 합치기 <br> 분자의 $4 \\times 2^{\\sqrt{2}}$를 합쳐\n    $2^2 \\times 2^{\\sqrt{2}} = 2^{2+\\sqrt{2}}$로 만든다.\n\n$$\n\\left(\\frac{2^{2+\\sqrt{2}}}{2^{2\\sqrt{2}}}\\right)^{2+\\sqrt{2}}\n$$\n\n-   단계 4: 지수 법칙 적용 <br> 지수 법칙에 따라 분자와 분모의 지수를\n    빼준다.\n\n$$\n\\left(2^{(2+\\sqrt{2}) - 2\\sqrt{2}}\\right)^{2+\\sqrt{2}} = \\left(2^{(2 - \\sqrt{2})(2 + \\sqrt{2})}\\right)^{2+\\sqrt{2}}\n$$\n\n-   단계 5: 최종 계산 <br> 마지막으로, $(2 - \\sqrt{2})(2 + \\sqrt{2})$를\n    계산하면 $4 - 2 = 2$가 된다. 따라서 최종 결과는 $2^2 = 4$이다.\n\n이렇게 해서 $$\n\\left(\\frac{4}{2^{\\sqrt{2}}}\\right)^{2+\\sqrt{2}} = 4\n$$임을 확인할 수 있다.\n:::\n:::\n:::\n\n::: aside\n[[ShareGPT: 팩트체크와 수학문제\n풀이](https://chat.openai.com/share/e3e57271-9956-4348-abe9-4a87bc56a984)]{.aside}\n:::\n\n## OpenAI Advanced Data Analysis {.smaller}\n\n<br>\n\n> Open AI Code Interpreter → Advanced Data Analysis → 챗GPT4\n\n<br>\n\n![](img/km_code_interpreter.png)\n\n::: aside\n[생성AI 광명시 데이터 분석\n사례](https://r2bit.com/map_challenge/km_BitGPT.html)\n:::\n\n## RStudio Copilot\n\n> `Tools -> Global Options -> Copilot -> Enable Github Copilot`\n\n![](img/rstudio_copilot.jpg)\n\n## 웹앱(Shiny App) 개발 사례\n\n![](img/shiny_app_ci.gif)\n\n## 광명시 보좌관\n\n![](img/km_ai.gif){fig-align=\"center\" width=\"728\"}\n\n-   [소스코드](https://github.com/bit2r/BitStat2)\n\n## RTutor & PandasAI\n\n![](img/rtutor_pandasai.png){fig-align=\"center\" width=\"450\"}\n\n::: aside\n-   [챗GPT 데이터 과학](https://r2bit.com/gpt-ds/)\n:::\n",
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+title: "챗GPT 데이터 사이언스"
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+date: 2024-04-29
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+      한국 R 사용자회 [chatGPT](https://r2bit.com/chatGPT/). theme [insper](https://github.com/padsInsper/quarto-insper-theme) 소스코드 [GitHub](https://github.com/padsInsper/quarto-insper-theme).
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+
+## 목차
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+1. 들어가며 
+    -  서울 R 미트업
+    -  챗GPT 데이터 과학 (도서)
+    -  챗GPT 데이터 과학 교과과정
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+2. 챗GPT 데이터 과학
+    - 사무노동 (a.k.a 오피스 전쟁)
+    - 챗GPT 데이터 사이언스 
+    - 디지털 저작 (코딩 + 글쓰기)
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+3.  질의응답!
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