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4권. ORANGE 텍스트와 이미지분석 마스터
과정소개
데이터마이닝, 머신러닝 딥러닝을 어려운 Python 등의 코딩기반 솔루션이 아닌, No Code/Low Code 기반 오픈소스로 쉽고 빠르게 익혀 실무에 바로 적용하고 분석 인사이트를 찾을 수 있음.
텍스트와 이미지분석은 텍스트마이닝의 AtoZ, 이미지를 분류하고 학습하는 과정을 다루고 있음
학습목표
머신러닝과 딥러닝을 직접 쉽고 빠르게 배워서 실무에 적용할 수 있다.
자신의 업무나 연구 데이터를 직접 분석하여 인사이트를 도출할 수 있다.
자신의 업무나 연구 데이터를 직접 분석하여 인사이트를 도출할 수 있다.
| 차시 | 강의명 | 학습시간 |
|---|---|---|
| 1차시 | 01 텍스트마이닝의 개념과 활용 | 12분 |
| 2차시 | 02 텍스트마이닝 분석법과 자료확보 | 18분 |
| 3차시 | 03 텍스트마이닝 분석 프로세스 | 9분 |
| 4차시 | 04 텍스트 데이터 연동 및 탐색 | 20분 |
| 5차시 | 05 텍스트 전처리와 불용어 사전만들기 | 23분 |
| 6차시 | 06 워드클라우드와 하위집단 분석 | 15분 |
| 7차시 | 07 텍스트와 네트워크 분석의 연계 | 21분 |
| 8차시 | 08 텍스트 그룹핑 및 그룹 키워드 추출 | 11분 |
| 9차시 | 09 LDA와 토픽모델링의 이해 | 7분 |
| 10차시 | 10 LDA 분석과 LDAViz | 13분 |
| 11차시 | 11 텍스트 Clustering의 이해 | 9분 |
| 12차시 | 12 빈도 기준 클러스터 | 16분 |
| 13차시 | 13 임베딩 기준 클러스터 | 16분 |
| 14차시 | 14 감성분석(Sentiment Analysis)의 이해 | 10분 |
| 15차시 | 15 감성단어 사전 활용법 | 12분 |
| 16차시 | 16 감성분석과 감성 스코어링 | 17분 |
| 17차시 | 17 워드임베딩 개념과 적용 | 18분 |
| 18차시 | 18 텍스트마이닝과 머신러닝 적용 | 20분 |
| 19차시 | 19 예제 데이터와 분석 시나리오 설계 | 8분 |
| 20차시 | 20 한글 전처리와 불용어 사전 적용 | 10분 |
| 21차시 | 21 워드 클라우드와 텍스트 네트워크 분석 | 14분 |
| 22차시 | 22 토픽모델링과 클러스터링 | 21분 |
| 23차시 | 23 감성분석과 감성스코어링 | 6분 |
| 24차시 | 24 워드 임베딩 및 머신러닝 분류 적용 | 11분 |
| 25차시 | 25 결과 종합 및 보고서 작성 | 10분 |
| 26차시 | 26 예제 이미지 데이터와 분석 시나리오 설계 | 11분 |
| 27차시 | 27 이미지 임베딩 개념과 적용 | 17분 |
| 28차시 | 28 이미지 군집화 | 9분 |
| 29차시 | 29 이미지 분류와 전이모델의 활용법 | 9분 |
| 30차시 | 30 결과 종합 및 보고서 작성 | 7분 |
