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[6개월] Python 텍스트마이닝
총 학습시간 33시간 10분
| 평가기준 | 진도 | 시험 | 과제 | 토론 | 기타 |
|---|---|---|---|---|---|
| 배점 | 100% | 0% | 0% | 0% | 0% |
| 과락기준 | 80% | 0점 | 0점 | 0점 | 0점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 과락기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 | 학습시간 |
|---|---|---|
| 1차시 | Text Mining의 개념과 활용 | 26분 |
| 2차시 | Text Mining 분석법과 자료확보 | 22분 |
| 3차시 | Text 분석 패키지 설치 | 28분 |
| 4차시 | 형태소 분석기와 데이터 불러오기 | 28분 |
| 5차시 | 전처리와 정규식 | 29분 |
| 6차시 | 워드클라우드와 집단/기간별 분석 | 21분 |
| 7차시 | 워드네크워크 분석 | 23분 |
| 8차시 | 특정 키워드 매칭 추출 및 분석 | 13분 |
| 9차시 | n-gram 네트워크 분석 | 13분 |
| 10차시 | 감성분석(Sentiment Analysis)의 이해 | 23분 |
| 11차시 | 속성별 키워드 및 감성단어 추출 | 15분 |
| 12차시 | 문장세분화 및 감성 스코어링 | 27분 |
| 13차시 | 데이터병합 및 특정키워드 감성분석 | 7분 |
| 14차시 | 텍스트 Clustering의 이해 | 21분 |
| 15차시 | 단어기준 클러스터 | 27분 |
| 16차시 | 문장기준 클러스터 | 9분 |
| 17차시 | LDA와 토픽모델링 | 18분 |
| 18차시 | LDA 분석 | 23분 |
| 19차시 | word2vec과 doc2vec | 22분 |
| 20차시 | word2vec 분석 | 16분 |
| 21차시 | doc2vec 분석 | 14분 |
| 22차시 | 감성분류를 위한 텍스트 전처리 | 45분 |
| 23차시 | 머신러닝으로 감성분류하기 | 21분 |