생성형 AI를 활용해 문제를 정의하고 데이터를 분석한 뒤 보고서와 발표자료 등 실제 결과물로 완성하는 과정을 다룬 데이터 리터러시 입문서가 나왔다.한빛아카데미에 따르면 김규석이 집필한 『IT CookBook, AI로 완성하는 데이터 리터러시』가 2026년 8월 6일 출간됐다. 총 292쪽으로 구성된 이 책은 AI와 데이터 분석을 처음 접하는 초급자를 대상으로 문제 정의부터 데이터 분석, 결과물 제작까지 이어지는 실무형 학습 과정을 제시한다.책의 핵심은 ‘DEAR 분석 프레임워크’다. 문제와 질문을 정의하는 Define, 변수와 맥락을 찾는 Extract Variables, 데이터 구조를 분석하는 Analyze, 분석한 내용을 실제 결과물로 만드는 Report의 흐름을 통해 AI와 데이터를 체계적으로 활용하도록 구성했다.

첫 단계에서는 생성형 AI 시대에 필요한 사고방식과 프롬프트 설계를 다룬다. 단순히 AI에 정보를 검색하도록 하는 것을 넘어 깊이 있는 분석을 유도하는 질문을 설계하고, 생성형 AI를 사고를 보조하는 도구로 활용하는 방법을 소개한다.데이터를 무조건 신뢰하지 않고 비판적으로 해석하는 능력도 강조한다. 통계 분석 과정에서 발생할 수 있는 해석 오류와 표본 편향, 데이터 왜곡, 시각 자료의 왜곡 등을 살펴보고 데이터가 제시하는 숫자와 그래프를 올바르게 읽는 방법을 다룬다.두 번째 단계에서는 질문을 통해 분석에 필요한 변수와 맥락을 찾아내는 방법을 설명한다. 전제를 검토하고 반대 가설을 설정하는 비판적 사고부터 다중 페르소나와 변수 시뮬레이션까지 다양한 접근법을 소개한다.

Google Colab을 활용한 데이터 분석 실습도 포함됐다. 상관분석과 회귀분석을 통해 변수 사이의 관계를 살펴보고, 분석 결과에 영향을 미치는 교란변수와 구조적 요인을 파악하는 과정을 학습하도록 했다. 단순히 수치를 계산하는 데 그치지 않고 데이터가 만들어진 배경과 맥락까지 해석하는 데 초점을 맞췄다.비즈니스 현장에서 활용할 수 있는 분석 사례도 다룬다. 변수 간 동행성 분석과 핵심 지표 선별, 대시보드 구성뿐 아니라 시장 신호의 시차, 단기 이슈와 장기 트렌드의 차이 등을 분석한다. 한국은행 보고서의 키워드를 분석하는 내용도 포함됐다.부동산과 금융 등 보다 복잡한 분야를 이해하기 위한 데이터 구조 분석도 제시한다. 매출과 자산 가격의 결정 요인을 분해하고 행동 데이터와 심리 변수를 분석하는 한편 상품 포트폴리오와 거래 패턴을 세분화하는 방법을 설명한다.

AI 예측을 무조건적인 정답으로 받아들이지 않아야 한다는 점도 강조한다. 수요·금융 예측에서 발생하는 오차와 AI 예측의 한계를 살펴보고 여러 지표를 함께 분석해 시나리오별 대응 전략을 수립하는 방법을 다룬다.분석한 데이터를 실제 업무 결과물로 연결하는 과정은 책 후반부의 핵심이다. 브랜드 톤앤매너 설계와 고객 유형별 메시지 자동화, 카카오 채널 FAQ 자동응답 등 AI를 활용한 커뮤니케이션 시스템 구축 방법을 소개한다.최근 주목받는 바이브코딩도 포함됐다. 생성형 AI를 이용한 웹사이트 제작 방식과 웹빌더 플랫폼을 활용한 브랜드 쇼핑몰 구축, AI를 통한 코드 생성과 이식 과정을 다룬다. 이를 통해 독자가 데이터 분석을 넘어 실제 서비스와 콘텐츠 제작까지 경험할 수 있도록 구성했다.

데이터 시각화와 생성형 AI 기반 비주얼 콘텐츠 제작, 보고서와 발표자료 작성법도 소개한다. 분석 결과를 나열하는 데 머무르지 않고 핵심 결론이 드러나는 보고서와 설득력 있는 발표자료, 실제 업무에 적용할 수 있는 실행안으로 발전시키는 방법을 제시한다.책에서 다루는 범위를 넘어 추가 학습을 원하는 독자를 위해 심화 분석과 LLM, 멀티모달 AI 관련 실습을 온라인 부록으로 이어갈 수 있도록 했다.생성형 AI가 데이터 분석과 콘텐츠 제작 영역까지 빠르게 확산하면서 데이터를 확보하는 능력만큼 올바른 질문을 만들고 데이터를 해석해 의사결정에 활용하는 역량의 중요성도 커지고 있다. 『AI로 완성하는 데이터 리터러시』는 이러한 변화 속에서 AI와 데이터를 실제 결과물까지 연결하는 입문·실무 가이드 역할을 목표로 한다.