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[패키지] 텍스트마이닝 에센셜 과정
총 학습시간 42시간 51분
[과정소개]
▪ 데이터전문가를 위한 텍스트마이닝(R+Python) 과정!
▪ R 데이터분석과 시각화 + R 텍스트마이닝 + Python 핵심+ Python 텍스트마이닝 4개과목, 총 92 강의 패키지!
▪ 본 과정은 비정형 데이터인 텍스트, 문서를 정제하여 기초분석에서 감성분석, 유사의미군의 클러스터링 고급분석을 다룹니다.
▪ 분석도구인 Python 활용법뿐만 아니라 통계적 해석에 필수적인 추정 및 가설검정에 대한 이해를 다룹니다.
▪ 하나의 실제 논문 주제를 가지고 수집방법,정제, 기초분석, 연관분석, 감성분석, 군집및 토픽모델링, 그리고 최신 기법인
word2vec과 doc2vec까지상세하게 다루고 있습니다.
▪ 본 과정을 수강하시면 텍스트분석의 핵심개념, 과정별 실전체크, 분석과정에서 부딪치는 문제와 해결방법 등 실전을 마스터하실 수 있습니다.
▪ 본 과정을 수강하시면 빅데이터 알고리즘의 이론과 실전을 동시에 마스터 하실 수 있습니다.
[학습목표]
▪ 텍스트마이닝 패키지 과정을 수강하신 후 다음과 같은 분석능력을 갖추게 됩니다.
- 비정형자료인 텍스트 데이터의 구조를 이해하고 분석과전전반을 이해하게 됩니다.
- 텍스트데이터의 전처리과정의 중요성을 알고, 전처리방법, 핵심체크포인트를 습득하게 됩니다.
- 텍스트분석의 분석방법으로서 기초분석, 연관분석, 감성분석, 군집및 토픽모델링,
그리고 최신 기법인word2vec과 doc2vec 등모든 분석을 수행할 수 있습니다.
- 실제하나의 텍스트 데이터 셋을 활용해 영어, 한글의수집→정제→워드클라우드→연관분석→감성분석→
클러스터링&토픽모델링→word2vec, doc2vec을수행하기 때문에 실전 활용능력을 완벽하게 갖추게 됩니다.
[수강안내]
※ 정규학습일수는 365일이며, 365일이내 수강을 80% 이수해야만 수료증이 발급됩니다.
※ 교재는 강의 내에서 교안과 실습자료를 다운로드 받으실 수 있도록 파일로 제공됩니다.
■ 교환.환불규정 ■
1) 결제 후 7일 이내, 이용한 강좌 없을 경우: 전액 환불
2) 결제 후 7일 초과 ~ 수강기간 1/2 이하
- 이용한 강좌가 없을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%) 차감 후 환불
- 이용한 강좌가 있을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%)+완료 강좌 수에 따른 정가 차감 후 환불
3) 수강기간 1/2 초과: 환불 불가
*산출기준 예시: 수강료 150,000원이면 강좌 수 20강인 경우, 150,000원/20강=7,500원(1강좌)로 산출
※ 유의사항
- 수강기간이 종료된 강의는 환불이 불가합니다.
- 복습기간이나 이벤트 등으로 추가로 제공된 기간은, 수강기간에 포함되지 않습니다.
- 환불금액은 결제한 금액 기준이며, 결제 시 사용한 적립금(쿠폰)은 반환해드립니다.
차시 | 강의명 | 학습시간 |
---|---|---|
I. Python 핵심 | ||
1차시 | 분석 데이터 준비 | 20분 |
2차시 | Python 설치하기 | 24분 |
3차시 | Python 기초1: 데이터 유형 | 57분 |
4차시 | Python 기초2: 조건문과 반복문 | 20분 |
5차시 | Python 기초3: Numpy 함수 | 39분 |
6차시 | Python 기초4: Pandas 함수 기초 | 41분 |
7차시 | Python 기초5: Pandas로 데이터 변환하기 | 44분 |
8차시 | 단변량 데이터 탐색 | 34분 |
9차시 | 이변량 데이터 탐색 | 22분 |
10차시 | 이상치 처리 | 32분 |
11차시 | 변수 변환 | 15분 |
12차시 | 결측값 처리 | 44분 |
13차시 | 데이터 정제 실전 과제 | 35분 |
II. Python 텍스트마이닝 | ||
14차시 | Text Mining의 개념과 활용 | 26분 |
15차시 | Text Mining 분석법과 자료확보 | 22분 |
16차시 | Text 분석 패키지 설치 | 28분 |
17차시 | 형태소 분석기와 데이터 불러오기 | 28분 |
18차시 | 전처리와 정규식 | 29분 |
19차시 | 워드클라우드와 집단/기간별 분석 | 21분 |
20차시 | 워드네크워크 분석 | 23분 |
21차시 | 특정 키워드 매칭 추출 및 분석 | 13분 |
22차시 | n-gram 네트워크 분석 | 13분 |
23차시 | 감성분석(Sentiment Analysis)의 이해 | 23분 |
24차시 | 속성별 키워드 및 감성단어 추출 | 15분 |
25차시 | 문장세분화 및 감성 스코어링 | 27분 |
26차시 | 데이터병합 및 특정키워드 감성분석 | 7분 |
27차시 | 텍스트 Clustering의 이해 | 21분 |
28차시 | 단어기준 클러스터 | 27분 |
29차시 | 문장기준 클러스터 | 9분 |
30차시 | LDA와 토픽모델링 | 18분 |
31차시 | LDA 분석 | 23분 |
32차시 | word2vec과 doc2vec | 22분 |
33차시 | word2vec 분석 | 16분 |
34차시 | doc2vec 분석 | 14분 |
35차시 | 감성분류를 위한 텍스트 전처리 | 45분 |
36차시 | 머신러닝으로 감성분류하기 | 21분 |
III. R 데이터분석과 시각화 | ||
37차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 R이란 무엇인가 | 23분 |
38차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 R 설치하기 | 33분 |
39차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터관리(1) | 60분 |
40차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터관리(2) | 54분 |
41차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터파일 불러오기 | 23분 |
42차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 분석 데이터 살펴보기 | 30분 |
43차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 빈도분석 | 41분 |
44차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 기술통계분석 | 34분 |
45차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 통계학과 추정 | 63분 |
46차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 가설검정 | 35분 |
47차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 교차분석의 개념과 원리 | 19분 |
48차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 교차분석의 실습과 시각화 | 24분 |
49차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 독립표본 t-test분석의 개념과 원리 | 10분 |
50차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 독립표본 t-test분석의 실습과 시각화 | 25분 |
51차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 대응표본 t-test분석의 개념과 원리 | 9분 |
52차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 대응표본 t-test분석의 실습과 시각화 | 12분 |
53차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 개념과 원리 | 22분 |
54차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 실습과 시각화 | 21분 |
55차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 실습과 시각화 | 20분 |
56차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 개념과 원리 | 39분 |
57차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 실습과 시각화 | 32분 |
58차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 개념과 원리 | 10분 |
59차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 실습과 시각화 | 19분 |
60차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 개념과 원리 | 29분 |
61차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 실습과 시각화 | 42분 |
IV. R 텍스트마이닝 | ||
62차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 R이란 무엇인가 | 23분 |
63차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 R 설치하기 | 33분 |
64차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 데이터관리(1) | 60분 |
65차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 데이터관리(2) | 54분 |
66차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 데이터파일 불러오기 | 23분 |
67차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Text Mining의 개념과 활용 | 19분 |
68차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Text Mining 프로세스와 자료의 확보 | 24분 |
69차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 분석패키지 설치와 자료 불러오기 | 30분 |
70차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Text 자료의 전처리 | 37분 |
71차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 단어 빈도분석과 Word Clouding | 39분 |
72차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 단어 연관분석과 Word Network | 58분 |
73차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 단어의 정제와 집단별 분석 | 20분 |
74차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Sentiment Analysis 개념 및 활용 | 25분 |
75차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Sentiment Analysis 실습 | 63분 |
76차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Text Clustering 개념 및 활용 | 21분 |
77차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Word Clustering 실습 | 24분 |
78차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Document Clustering 실습 | 23분 |
79차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 LDA와 Topic Modeling 개념 및 활용 | 12분 |
80차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 LDA 분석과 결과의 해석 | 31분 |
81차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 LDA 결과의 시각화 | 10분 |
82차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 word2vec의 개념 및 원리 | 22분 |
83차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 word2vec의 Modeling 실습 | 28분 |
84차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서의 전처리 | 29분 |
85차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서 Word Clouding | 31분 |
86차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서 단어의 정제와 집단별 분석 | 25분 |
87차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 단어연관 | 27분 |
88차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Word Network | 26분 |
89차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Sentiment Analysis | 19분 |
90차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Word Clustering과 Document Clustering | 32분 |
91차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 LDA와 Topic Modeling | 30분 |
92차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 word2vec | 26분 |