김원표/(주)와이즈인컴퍼니 대표
한양대 영문학과 및 한양대 국제학 대학원 졸업
2002년부터 리서치 및 통계분석을 조사·연구하고,
이후 온라인 강의를 시작으로 17년간 통계분석을 강의하고 있으며,
현재는 한양대학교 관광학과 겸임교수로 학생들을 가르치고 있다.
주요 저서로는 [SPSS 동영상 강의:초급편], [SPSS 동영상 강의:고급편], [AMOS를 이용한 구조방정식 모델 분석],
[해외시장조사론], [관광통계학] 등이 있다.
Python 텍스트마이닝 과정은 비정형 데이터인 텍스트, 문서를 정제하여 기초 분석에서 감성 분석, 유사의미군의 클러스터링 고급분석을 다룹니다.
본과정은 하나의 실제 논문 주제를 가지고 수집 방법,정제, 기초 분석, 연관 분석, 감성 분석, 군집 및 토픽 모델링 그리고 최신 기법인 word2vec과 doc2vec까지 상세하게 다루고 있습니다.
순번 | 강의명 | 영상시간 |
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1 | Text Mining의 개념과 활용 | |
2 | Text Mining 분석법과 자료확보 | |
3 | Text 분석 패키지 설치 | |
4 | 형태소 분석기와 데이터 불러오기 | |
5 | 전처리와 정규식 | |
6 | 워드클라우드와 집단/기간별 분석 | |
7 | 워드네트워크 분석 | |
8 | 특정 키워드 매칭 추출 및 분석 | |
9 | n-gram 네트워크 분석 | |
10 | 감성분석(Sentiment Analysis)의 이해 | |
11 | 속성별 키워드 및 감성단어 추출 | |
12 | 문장세분화 및 감성 스코어링 | |
13 | 데이터병합 및 특정키워드 감성분석 | |
14 | 텍스트 Clustering의 이해 | |
15 | 단어기준 클러스터 | |
16 | 문장기준 클러스터 | |
17 | LDA와 토픽모델링 | |
18 | LDA 분석 | |
19 | word2vec과 doc2vec | |
20 | word2vec 분석 | |
21 | doc2vec 분석 | |
22 | 감성분류를 위한 텍스트 전처리 | |
23 | 머신러닝으로 감성분류하기 |