파이썬을 활용한 텍스트마이닝
- 전체 학생/대학원생
- 전체 학년/전체 성별
- 전체 학과
-
학습 우수인재교육
-
ehwa_jang@sookmyung.ac.kr
-
02-710-9819
-
온라인
로그인이 필요합니다.
핵심역량 지수
나의 역량 지수
나의 신청내역
- 프로그램 일정 상태
세부내용
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.
프로그램 후기
- 번호 프로그램명 프로그램 운영기간 주역량 작성자 작성일
- 등록된 후기가 없습니다.
상세일정 및 신청하기
- 프로그램 일정 마일리지 신청기간 신청현황
-
파이썬을 활용한 텍스트마이닝
~
2,000 부터
까지7 명 / 무제한
접수인원 제한없음