숙명여자대학교 비교과통합관리시스템

70%이상 이수 시, 이수완료 처리  

프로그램 내용

1회차: 파이썬 문법 기초

세부 주제: 데이터 분석을 위한 파이썬 기초 문법 이해 (변수, 함수, 제어문 등)

프로그램 예시: 문자열 처리, 리스트 활용, for 반복문을 이용한 데이터 처리

2회차: Pandas를 활용한 데이터 핸들링

세부 주제: Pandas를 이용한 데이터 프레임 생성 및 기초 핸들링

프로그램 예시: CSV 파일 불러오기, 데이터프레임 필터링 및 그룹화

3회차: 공공 데이터/API를 활용한 데이터 수집

세부 주제: 공공 API를 사용하여 텍스트 데이터 수집하기

프로그램 예시: requests 모듈을 이용해 공공 데이터 포털에서 데이터 가져오기

4회차: 웹 스크래핑을 활용한 데이터 수집

세부 주제: 웹 페이지에서 텍스트 데이터 추출하기 (크롤링)

프로그램 예시: BeautifulSoup을 이용해 웹 페이지의 뉴스 기사 텍스트 크롤링

5회차: 텍스트 데이터 전처리 (정규표현식 및 불용어 처리)

세부 주제: 텍스트 데이터 정규화 및 불필요한 단어 제거

프로그램 예시: 정규표현식을 이용해 특수문자 제거, 불용어(stopwords) 제거

6회차: 자연어 처리 기초 - 토크나이징과 임베딩

세부 주제: 텍스트를 단어 단위로 나누고 임베딩을 이해하기

프로그램 예시: NLTK를 이용한 토크나이징, Word2Vec을 이용한 임베딩 생성

7회차: 딥러닝으로 텍스트 분류하기

세부 주제: 텍스트 분류를 위한 딥러닝 모델 구축

프로그램 예시: TensorFlow를 이용해 뉴스 기사를 카테고리별로 분류하는 모델 구축

8회차: 텍스트 군집화 (토픽 모델링)

세부 주제: 비지도 학습을 통한 텍스트 데이터 군집화 및 주제 도출

프로그램 예시: Tomotopy를 활용한 다양한 토픽 모델링 실습

9회차: 데이터 시각화 및 결과 공유

세부 주제: 텍스트 분석 결과 시각화하고 연구 데이터 공유 방법 알아보기

프로그램 예시: Matplotlib을 이용해 토픽별 단어 분포 시각화, GitHub에 코드 업로드

10회차: 디지털 인문사회과학 논문 작성법

세부 주제: 분석 결과를 논문 형식으로 작성하는 방법

프로그램 예시: Jupyter Notebook에서 보고서 형식으로 결과 작성 및 마크다운 활용

프로그램 개요

인문사회과학 전공 학생들을 위한 데이터 분석 역량 강화 프로그램입니다. 텍스트 마이닝 기법과 프로그래밍 스킬을 배워 연구 및 실무 능력을 향상시킬 수 있습니다.