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NetMiner 올인원 플랜 과정이미지

NetMiner 올인원 플랜

교육기간
365일
강의구성
215차시
  • 과정 NetMiner 올인원 플랜

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※ 본 상품은 별도 신청 접수가 필요한 상품입니다. 

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  1.  
  2. 올인원 플랜이란? 

NetMiner 제품군, 교육, 1:1 전문가 컨설팅 등 그래프/네트워크 분석을 위한 모든 서비스를 1년 또는 6개월 동안 이용할 수 있는 플랜입니다.

 

  1.  
  2. 특장점: 올인원 플랜, 무엇이 좋은 거죠?
  • •  최대 35% 할인: 개별 이용 대비 할인된 가격으로 모든 서비스를 이용할 수 있습니다.
  • •  편리하고 부담 없는 결제 옵션: 올인원 플랜으로 하나씩 주문하고 결제하는 번거로움은 줄이고, 월 결제 옵션으로 부담도 줄이고!
  • •  차별화된 연구를 위한 원스톱 서비스: 그래프 분석과 머신러닝을 지원하는 NetMiner 제품군, 교육, 전문가 컨설팅까지 원스톱으로 제공되는 서비스를 통해, 기존과 차별화된 연구 결과를 얻을 수 있습니다.

 

  1.  
  2. 추천 고객

•  새로운 연구 아이디어와 방법론에 관심이 있으신 분

•  NetMiner 또는 네트워크 분석을 알고 있지만, 실제 연구 과제에 적용하는데 어려움을 느끼는 분

•  R, Python과 같은 복잡한 코드 대신 사용하기 쉬운 분석 프로그램을 이용하고 싶은 분

 

  1.  
  2. 주요 내용

•  NetMiner 제품군, 온라인 교육, 전문가 컨설팅이 기본 제공됩니다. 만약, 방문 교육이 필요하다면 별도로 추가할 수 있습니다.

•  올인원 플랜 이용 기간은 1년, 6개월 중 선택할 수 있습니다.

•  올인원 플랜의 이용 가격은 상품 선택 옵션별로 다릅니다. 신청서 접수 후 견적서를 통해 가격을 확인하실 수 있습니다. 

 

 

  올인원 플랜 이용 기간
6개월 1년
포함 NetMiner제품군

① NetMiner + Extension(확장 프로그램) 상세 보기>  

* NetMiner는 Premium 플랜 라이선스가 제공됩니다.

** Extension은 SNS Data Collector, Biblio Data Collector, News Data Collector, Community Data Collector가 제공됩니다(24년 5월 기준).

*** 반드시 Extension의 서비스 이용 가능 현황을 확인하여 주세요. 서비스 이용 가능 현황 바로가기 >

 

② NetMiner 365 상세 보기>

6개월 라이선스 1년 라이선스
온라인 교육

14개 온라인 교육과정

※ 각 교육과정명 클릭 시 교육과정 소개 페이지를 확인하실 수 있습니다.

 

① 소셜 네트워크 분석 교육

- NetMiner 소개와 기초 사용법

- 소셜 네트워크 분석 개론과 데이터 모델링

- 네트워크 데이터 전처리

- 네트워크 시각화 방법

- 네트워크의 구조적 특성 분석

- 네트워크 중심성 분석

- 네트워크 응집그룹 분석

- 네트워크 역할 분석

- 2-모드 네트워크 분석

- 네트워크 지수의 다변량 통계 분석

 

② 빅데이터 분석 교육

- NetMiner를 이용한 텍스트 네트워크 분석

- NetMiner를 이용한 논문 데이터 수집과 연구동향 분석

- NetMiner를 이용한 소셜 미디어 데이터 수집과 분석

- Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석

6개월 간

수강 가능

1년 간

수강 가능

전문가 컨설팅

(주) 사이람 전문 컨설턴트의 분석 설계, 제품 이용, 결과 해석 등에 대한 1:1 전문가 상담(온라인 진행)

최대 4시간

(회당 2시간)

최대 8시간

(회당 2시간)

선택 방문 교육

- 신청 기관의 분석 및 이용 목적에에 최적화된 교육 과성 구성

   (기관과 협의 후 일정 수립)

- 온라인/오프라인 선택 가능

최대 3시간

(회당 3시간)

최대 6시간

(회당 3시간)

 

 

  1.  
  2. 신청 방법

• 신청서 작성(신청서 다운로드 >▶ 제출(netminer@cyram.com, 제목에 [올인원 플랜 신청] 기재) ▶ 담당자가 견적서 발송(영업일 기준 최대 2일 소요) ▶ 결제 및 서비스 이용

* 신청서가 다운로드 되지 않을 시 마우스 우클릭 > 링크 주소 복사 > 새 창 혹은 새 탭에서 열어주세요. 

 

 

 

 

강의목차(총 215강)

Ⅰ. NetMiner 소개와 기초 사용법강의섹션버튼이미지

1. 1. NetMiner 소개 10분

2. 2. 파일 열기와 데이터 구조 22분

3. 3. 데이터 가져오기 및 편집 31분

4. 4. 데이터 시각화와 분석 18분

Ⅱ. 소셜 네트워크 분석 개론과 데이터 모델링강의섹션버튼이미지

5. 1. 소셜네트워크와 소셜네트워크분석 16분

6. 2. 이론적 기초와 참고자료 21분

7. 3. 관련 이론 및 주요 분석 방법 23분

8. 4. 네트워크 데이터의 이해(1) 17분

9. 5. 네트워크 데이터의 이해(2) 27분

10. 6. 분석절차와 연구문제 16분

11. 7. 네트워크 모델링 23분

12. 8. 데이터 수집 17분

13. 9. 분석수준과 분석방향 22분

Ⅲ. 네트워크 데이터 전처리강의섹션버튼이미지

14. 1. 네트워크 데이터 타입과 변환 22분

15. 2. 네트워크 데이터 준비와 전처리 15분

16. 3. 데이터 클리닝 6분

17. 4. 데이터 클리닝 실습 35분

18. 5. 데이터 추출 15분

19. 6. 데이터 추출 실습 29분

20. 7. 방향성과 가중치 변환 23분

21. 8. 방향성과 가중치 변환 실습 15분

22. 9. 레이어 변환과 모드 변환 22분

23. 10. 레이어 변환과 모드 변환 실습 13분

Ⅳ. 네트워크 시각화 방법강의섹션버튼이미지

24. 1. 네트워크 시각화와 다양한 레이아웃 15분

25. 2. 네트워크 시각화 실습(1) 30분

26. 3. 네트워크 스타일링 10분

27. 4. 네트워크 시각화 실습(2) 28분

28. 5. 다양한 시각화 방법 8분

29. 6. 네트워크 시각화 실습(3) 21분

Ⅴ. 네트워크 구조적 특성 분석강의섹션버튼이미지

30. 1. 네트워크 특성 분석 기초 27분

31. 2. 네트워크 특성 분석 기초 실습 28분

32. 3. 네트워크 직접 연결 특성 24분

33. 4. 네트워크 직접 연결 특성 실습 13분

34. 5. 네트워크 간접 연결 특성 28분

35. 6. 네트워크 간접 연결 특성 실습 15분

36. 7. 네트워크 응집 특성 41분

37. 8. 네트워크 응집 특성 실습 28분

Ⅵ. 네트워크 중심성 분석강의섹션버튼이미지

38. 1. 중심성 지수 개요 13분

39. 2. 네트워크 연결 중심성 29분

40. 3. 중심성 지수 분석 실습(1) 18분

41. 4. 최단 경로를 이용한 중심성(1) 28분

42. 4. 최단 경로를 이용한 중심성(2) 20분

43. 5. 중심성 지수 분석 실습(2) 31분

44. 6. 영향력, 위세 중심성(1) 23분

45. 6. 영향력, 위세 중심성(2) 29분

46. 7. 중심성 지수 분석 실습(3) 39분

Ⅶ. 네트워크 응집그룹 분석강의섹션버튼이미지

47. 1. 응집그룹 분석 개요 13분

48. 2. Clique 과 Core(1) 22분

49. 2. Clique 과 Core(2) 10분

50. 3. 응집그룹 분석 실습(1) 32분

51. 4. Component와 Community 34분

52. 5. 응집그룹 분석 실습(2) 33분

Ⅷ. 네트워크 역할 분석강의섹션버튼이미지

53. 1. 네트워크 역할 분석(1) 21분

54. 1. 네트워크 역할 분석(2)_중개자 역할과 분석사례 25분

55. 1. 네트워크 역할 분석(3)_등위성 분석과 분석사례(1) 29분

56. 1. 네트워크 역할 분석(3)_등위성 분석과 분석사례(2) 31분

57. 1. 네트워크 역할 분석(4)_블록모델링과 분석사례 21분

58. 1. 네트워크 역할 분석(5)_종합정리 14분

59. 2. 분석방법 및 실습(1)_Brokerage Role 18분

60. 2. 분석방법 및 실습(2)_Structural Equivalence(Profile) (1) 25분

61. 2. 분석방법 및 실습(2)-Structural Equivalence(Profile) (2) 27분

62. 2. 분석방법 및 실습(3)_Structural Equivalence(CONCOR) 19분

63. 2. 분석방법 및 실습(4)_Regular Equivalence(REGGE) 27분

64. 2. 분석방법 및 실습(5)_Regular Equivalence(CatRE) 23분

65. 2. 분석방법 및 실습(6)_Blockmodeling(1) 15분

66. 2. 분석방법 및 실습(6)_Blockmodeling(2) 15분

Ⅸ. 2-모드 네트워크 분석강의섹션버튼이미지

67. 1. 2-모드 네트워크 분석의 개념과 원리(1) 23분

68. 1. 2-모드 네트워크 분석의 개념과 원리(2)_배경 및 기초개념 26분

69. 1. 2-모드 네트워크 분석의 개념과 원리(3)_다양한 사례 30분

70. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(1)_2-모드 네트워크 분석의 접근 방향 18분

71. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(2)_2-모드 데이터의 변환(1) 17분

72. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(3)-2-모드 데이터의 변환(2) 18분

73. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(4)_주요 분석 방법(1) 17분

74. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(5)_주요 분석 방법(2) 18분

75. 3. NetMiner 분석시각화 기능 실습(1)_Mode Transformation과 Link Reduction 28분

76. 3. NetMiner 분석시각화 기능 실습(2)_Degree, Cenrality, BiClique 18분

77. 3. NetMiner 분석시각화 기능 실습(3)_LDA, k-means, 시각화 22분

78. 4. 2모드 네트워크 데이터 분석 실습-(1)-데이터 import와 영화 순위 평가 18분

79. 4. 2모드 네트워크 데이터 분석 실습-(2)_클러스터링과 연관 영화 분석 24분

80. 4. 2모드 네트워크 데이터 분석 실습-(3)_이용자 성향 분류 및 프로파일링 20분

Ⅹ. 네트워크 지수의 다변량 통계분석강의섹션버튼이미지

81. 1. 네트워크 데이터의 통계적 분석 개요(1) 30분

82. 1. 네트워크 데이터의 통계적 분석 개요(2) 28분

83. 2. 네트워크 데이터의 통계적 분석 사례(1) 28분

84. 2. 네트워크 데이터의 통계적 분석 사례(2) 36분

85. 3. 관계적 변수와 비관계적 변수 간 연관성 분석 실습 - 교차분석활용(1) 18분

86. 3. 관계적 변수와 비관계적 변수 간 연관성 분석 실습 - 교차분석활용(2) 22분

87. 3. 관계적 변수와 비관계적 변수 간 연관성 분석 실습 - 분산분석활용 25분

88. 3. 관계적 변수와 비관계적 변수 간 연관성 분석 실습 - 상관분석과 회귀분석 활용 33분

89. 4. 관계 간 연관성 분석 실습 - MRQAP(1) 21분

90. 4. 관계 간 연관성 분석 실습 - MRQAP(2) 19분

91. 5. 여러 집단의 관계적 변수 비교 분석 실습 19분

92. 6. 관계적 변수 값의 유의성 분석 실습 - MCMC활용 16분

XI. NetMiner를 이용한 텍스트 네트워크 분석강의섹션버튼이미지

93. 1. SNA를 이용한 텍스트 분석 개요(1) 24분

94. 1. SNA를 이용한 텍스트 분석 개요(2) 15분

95. 2. SNA를 이용한 텍스트 분석 기초 - 형태소, 단어중요도, 단어네트워크 모델링 32분

96. 2. SNA를 이용한 텍스트 분석 기초 - 토픽모델링(LDA) 37분

97. 3. 넷마이너 기능 실습 - 텍스트 데이터 입력 23분

98. 3. 넷마이너 기능 실습 - 필터링, 사전, 단어네트워크 생성 26분

99. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 2가지 분석방법 13분

100. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 뉴스 데이터 분석 실습(1) 14분

101. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 뉴스 데이터 분석 실습(2) 33분

102. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 뉴스 데이터 분석 실습(3) 28분

103. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 뉴스 데이터 분석 실습(4) 28분

104. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 트위터 데이터 분석 실습 32분

105. Special. 토픽 분석 결과 활용-Evluation of Topic Models Extension 25분

XII. NetMiner를 이용한 논문 데이터 수집과 연구동향 분석강의섹션버튼이미지

106. 1. SNA를 이용한 연구동향 분석 개요 29분

107. 2. SNA를 이용한 문헌정보 분석 기초 - 네트워크 모델링, 유사성 측정 27분

108. 2. SNA를 이용한 문헌정보 분석 기초 - 분석방법론 26분

109. 3. NetMiner 기능 실습 - 데이터 구조와 BDC수집 21분

110. 3. NetMiner 기능 실습 - 모드변환과 전처리 기능 26분

111. 4. Biblio Data Collector 기능 실습 - 학술 논문 서지 데이터 수집 및 가져오기 28분

112. 4. Biblio Data Collector 기능 실습 - 데이터 구조 11분

113. 5. 연구동향 실습(1) - 데이터 확인 및 필터링 15분

114. 5. 연구동향 실습(2) - 토픽 트렌드 분석 22분

115. 5. 연구동향 실습(3) - 키워드 네트워크 시각화 14분

116. 5. 연구동향 실습(4) - 핵심키워드 트렌드 분석 34분

117. 5. 연구동향 실습(5) - 공저자 네트워크 생성 10분

118. 5. 연구동향 실습(6) - 소속기관 네트워크 분석 26분

XIII. NetMiner를 이용한 소셜 미디어 데이터 수집과 분석강의섹션버튼이미지

119. 1. 소셜 미디어 21분

120. 2. 소셜 미디어 데이터 14분

121. 3. 소셜 미디어 네트워크 분석(1) 18분

122. 4. 소셜 미디어 네트워크 분석(2) 15분

123. 5. 연구 사례 35분

124. 6. 소셜 미디어와 네트워크 20분

125. 7. 소셜 미디어 데이터 수집(1) 페이스북 팬페이지 21분

126. 8. 소셜 미디어 데이터 수집(2) 트위터 10분

127. 9. 소셜 미디어 데이터 수집(3) 유튜브 12분

128. 10. 소셜 미디어 데이터 처리(1) SNS Data Collector 구성 요소 및 기능 14분

129. 11. 소셜 미디어 데이터 처리(2) 데이터 검색 및 편집 24분

130. 12. 소셜 미디어 데이터 처리(3) 수집 데이터 개요 26분

131. 13. 트위터_이슈 트렌드 분석(1) 26분

132. 14. 트위터_이슈 트렌드 분석(2) 23분

133. 15. 트위터_이슈 트렌드 분석(3) 17분

134. 16. 트위터_이용자 성향 분류 및 예측(1) 31분

135. 17. 트위터_이용자 성향 분류 및 예측(2) 30분

136. 18. 유튜브_채널 운영 현황 분석(1) 24분

137. 19. 유튜브_채널 운영 현황 분석(2) 27분

138. 20. 유튜브_채널 운영 현황 분석(3) 16분

XIV. Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석강의섹션버튼이미지

139. 0) 강의소개 11분

Python: 1. 프로그래밍 입문강의섹션버튼이미지

140. 1) 프로그래밍 언어 8분

141. 2) Why Python 5분

142. 3) 파이썬 설치 9분

143. 4) 파이썬 개발환경 16분

Python: 2. 기본 자료형강의섹션버튼이미지

144. 1) 변수의 의미 14분

145. 2) 기본자료형 개요 10분

146. 3) 수치형 3분

147. 4) 문자형 : i. 문자형 14분

148. 4) 문자형 : ii. 문자형 처리함수(1) 16분

149. 4) 문자형 : ii. 문자형 처리함수(2) 23분

150. 5) 불리언 2분

151. 6) 형변환 11분

Python: 3. 자료 구조강의섹션버튼이미지

152. 1) 개요 7분

153. 2) 리스트 : i. 리스트의 특징 18분

154. 2) 리스트 : ii. 리스트의 데이터 처리 22분

155. 3) 튜플 7분

156. 4) Set 14분

157. 5) 사전 19분

158. 6) 자료구조의 기타 특징(1) 19분

159. 6) 자료구조의 기타 특징(2) 17분

Python: 4. 흐름 제어강의섹션버튼이미지

160. 1) 조건문 : i. 조건문 문법 23분

161. 1) 조건문 : ii. 조건문 활용 11분

162. 2) 반복문 : ⅰ. for 반복문 17분

163. 2) 반복문 : ⅱ. while 반복문 10분

164. 2) 반복문 : ⅲ. 반복문의 중첩 13분

165. 2) 반복문 : ⅳ. break/continue 12분

166. 3) 예외처리 19분

Python: 5. 함수강의섹션버튼이미지

167. 1) 개요 10분

168. 2) 함수의 input, output 7분

169. 3) 함수의 return 값 19분

Python: 6. 파일 입출력강의섹션버튼이미지

170. 1) 파일 읽기 : i. 파일 읽기 22분

171. 1) 파일 읽기 : ii. 파일 읽기 방식 17분

172. 2) 파일 쓰기 13분

Python: 연습문제1강의섹션버튼이미지

173. [연습문제1] 조건문, 함수, 파일 입출력 32분

Python: 7. 클래스강의섹션버튼이미지

174. 1) 클래스의 의미 19분

175. 2) 클래스의 생성 10분

176. 3) 클래스의 호출 6분

Python: 8. 모듈강의섹션버튼이미지

177. 1) 모듈의 생성 10분

178. 2) 모듈의 사용 15분

179. 3) 내장모듈 35분

180. 4) 외부모듈 32분

Python: 연습문제2강의섹션버튼이미지

181. [연습문제2] 내장 모듈-Random, DateTime 12분

빅데이터 분석: 1. 빅데이터 수집 입문강의섹션버튼이미지

182. 1) 빅데이터란 18분

183. 2) 개발환경 설정 10분

184. 3) 한글처리 28분

185. 4) 데이터 획득 방식의 종류 12분

빅데이터 분석: 2. Web Crawling강의섹션버튼이미지

186. 1) 웹 크로울링의 원리 14분

187. 2) 기본적 웹 크롤링(1) : i. parsing 34분

188. 2) 기본적 웹 크롤링(1) : ii. 데이터 획득 11분

189. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : i. 페이징 10분

190. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : ii. requests 활용 11분

191. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : iii. 게시판 제목 리스트 코드 리뷰 5분

192. 3) Beautiful soup 활용 방법 29분

193. 4) 동적 웹 크롤링 : i. 동적 데이터 수집 개요 8분

194. 4) 동적 웹 크롤링 : ii. Selenium을 이용한 추가 액션(1) 22분

195. 4) 동적 웹 크롤링 : ii. Selenium을 이용한 추가 액션(2) 14분

빅데이터 분석: 3. API를 활용한 수집강의섹션버튼이미지

196. 1) API를 이용한 데이터 획득 22분

197. 2) API를 이용한 데이터 수집 : i. arxiv 21분

198. 2) API를 이용한 데이터 수집 : ii. 공공데이터포털 23분

199. 2) API를 이용한 데이터 수집 : iii. openai 17분

빅데이터 분석: 4. 빅데이터 전처리강의섹션버튼이미지

200. 1) 개요 5분

201. 2) 형태소 분석 34분

202. 3) 데이터 구조화 : i. 문서 데이터 구조화 24분

203. 3) 데이터 구조화 : ii. 관계 데이터 구조화 23분

204. 4) NetMiner 데이터 입력 16분

빅데이터 분석: 5. 텍스트 마이닝강의섹션버튼이미지

205. 1) 단어빈도 분석 : i. 전체 단어 빈도 분석 26분

206. 1) 단어빈도 분석 : ii. 게시물 제목의 단어 빈도 실습 37분

207. 2) 문서별 핵심단어 분석 : i. TF-IDF 원리 8분

208. 2) 문서별 핵심단어 분석 : ii. TF-IDF 실습 42분

209. 2) 문서별 핵심단어 분석 : iii. TF-IDF 분석 시나리오 6분

빅데이터 분석: 6. 소셜 네트워크 분석강의섹션버튼이미지

210. 1) 네트워크 분석 개요 12분

211. 2) 소셜 네트워크 영향력 분석 실습 - 공저자 네트워크 분석 12분

빅데이터 분석: 7. 기계 학습강의섹션버튼이미지

212. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅰ. word2vec 원리 16분

213. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅱ. word2vec 실습코드와 활용분야 31분

214. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅲ. FASTTEXT와 word2vec 비교 및 실습 3분

215. 2) 토픽 모델링, LDA 16분