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Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석

과정 이미지
Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석 과정정보
수강기간 90일
강의구성 72차시
수강료 632,500원

 


 

Emotion Icon수강 신청 전 주의 사항


1. 수강 기간

  - 결제 완료일로부터 정해진 수강 기간 동안 무제한 복습 가능하며, 수강 기간이 종료된 이후에는 동영상 재생이 불가능합니다.

 

2. 수료증 발급

  - 수강 기간 내 교육과정 진도율 100% 이수, 설문 작성을 완료하면 수료증을 발급받을 수 있습니다.

  - ‘나의강의실’ > ‘증명서발급’에서 발급받을 수 있습니다.

 

3. 동영상 재생 기기 대수 제한

  - 최초 동영상 재생 시 사용한 기기가 자동으로 등록됩니다.

  - 계정당 3개의 기기(PC, 모바일, 태블릿 등 기타)까지만 등록 가능하며, 이에 대한 부주의로 인한 기기변경은 불가능합니다.

  ※ 중국 생산용 휴대폰기기(샤오미 등) 및 LG유플러스 홈보이 제공용 G패드 기기 등 자체 튜닝 기기는 시청이 불가할 수 있습니다.

 

4. 세금계산서 발급

  - 세금계산서가 필요하신 분은 결제 시 무통장 입금 방식을 선택해 주시고, ‘주문요청’란에 기재해 주시기 바랍니다.

  - edu@cyram.com으로 사업자등록증을 첨부, 발급받으실 이메일 주소를 기재하여 보내주시기 바랍니다.

 

5. 대학(원)생 할인 제도

  - 전일제 대학(원)생은 수강 신청 전에 학생 증빙자료를 제출해 주시면 수강료의 40% 할인된 가격으로 수강하실 수 있습니다(할인 쿠폰 발급). 

  - 수강하고자 하는 교육과정명과 학생증, 재학증명서 등 현재 학생임을 증빙할 수 있는 자료를 ‘학습지원’ > ‘대학(원)생자료실’에 비공개로 올려주시기 바랍니다.

  - 관리자가 증빙자료를 확인하고 할인 쿠폰을 발급할 때까지 영업일 기준 1~2일 소요될 수 있습니다.

  - 1년 이상 과거 시점의 재학증명서 또는 수료증명서, 학위증 등은 대학(원)생 할인을 받으실 수 없습니다.

 


 

무엇을 배우나요?

 

• Python 언어를 이용하여 소셜 빅데이터를 수집하고 분석하기 위한 문법

• 소셜 빅데이터 수집 방법 – 웹크로울링, API를 이용한 수집

• 소셜 빅데이터 분석 방법 – 텍스트마이닝, 소셜네트워크분석, 머신러닝

 

강좌 내용 및 설명

 

- 인문·사회과학자로서 데이터 과학자(data scientist)가 되고 싶습니까?

- 데이터를 자유자재로 다루는 경쟁력 있는 연구자가 되고 싶습니까?

- 아직 SNS 데이터를 '복사+붙여넣기'로 모으고 계십니까?

- 엑셀이 지원하지 않는 기능 때문에 고민하고 계십니까?

- 통계 패키지로 SNS 데이터를 분석하여 얻을 수 있는 것이 별로 없습니까?


• 본 과정은 빅데이터 분석에 적합한 프로그래밍 언어인 파이썬(Python)을 활용하여 웹, SNS 등 소셜 빅데이터를 직접 수집하고, 가공하고, 분석

  해보는 교육 과정입니다. 파이썬 프로그래밍 실습을 ‘따라하기’ 형식으로 진행하여 프로그래밍 경험이 없는 인문, 사회과학 연구자들이 쉽게 학습

  할 수 있습니다. 본 과정을 수강하시면 파이썬 습득 + 데이터 수집 + 빅데이터 분석이 모두 가능해 집니다. 

  "파이썬을 이용한 소셜 빅데이터 분석 기초 교육"으로 데이터 과학자가 되는 첫걸음을 떼어보세요.

• 간결하며 활용도 높은 파이썬으로 쉬운 프로그래밍 실습

• 소셜 빅데이터의 수집, 처리, 분석까지 전 과정의 기초 쌓기

• 총 교육시간 : 23시간

 

요구사항

 

• 본인의 트위터 계정을 준비해야 합니다(휴대전화번호 인증까지 완료된 계정). 

• NetMiner를 연동해서 사용하는 교육 내용 포함되어 있습니다. 수강신청 후 강의실 내에서 교육용 넷마이너를 다운로드 받아서 설치해 주시기 바랍니다.

• 선수 과목 : NetMiner 소개와 기초 사용법 교육(무료) 

 

수강 대상자

 

• 데이터 분석에 대한 기초적인 지식은 있으나, 프로그래밍 경험이 전혀 없는 분

• SNS 데이터를 비롯한 다양한 소셜 빅데이터 분석 관심자

• 파이썬을 쉽게 배우고 싶은 분

 

강사 정보


​고영진 - ㈜사이람 책임연구원

 

강의목차
차시 강의명
Ⅰ. Python: 1. 프로그래밍 입문
1차시 1) 프로그래밍 언어
2차시 2) Why Python
3차시 3) 파이썬 설치
4차시 4) 파이썬 개발 환경
Ⅰ. Python: 2. 기본 자료형
5차시 0) 변수의 의미
6차시 1) 기본자료형 개요
7차시 2) 수치형
8차시 3) 문자형:ⅰ. 문자형
9차시 3) 문자형:ⅱ. 문자열 처리 함수
10차시 4) 불리언(Boolean)
11차시 5) 형변환
Ⅰ. Python: 3. 자료 구조
12차시 1) 개요
13차시 2) 리스트
14차시 3) 튜플
15차시 4) Set
16차시 5) 사전
17차시 6) 자료구조 기타 특징
Ⅰ. Python: 4. 흐름 제어
18차시 1) 개요
19차시 2) 조건문:ⅰ. 조건문 문법
20차시 2) 조건문:ⅱ. 조건문 활용
21차시 3) 반복문:ⅰ. for 반복문
22차시 3) 반복문:ⅱ. while 반복문
23차시 3) 반복문:ⅲ. 반복문의 중첩
24차시 3) 반복문:ⅳ. break/continue
25차시 4) 예외처리
Ⅰ. Python: 5. 함수
26차시 1) 개요
27차시 2) 함수의 Input/Output
28차시 3) 함수의 Return 값
Ⅰ. Python: 6. 파일 입출력
29차시 1) 파일 읽기: ⅰ. 파일 읽기
30차시 1) 파일 읽기: ⅱ. 파일 읽기 방식
31차시 2) 파일 쓰기
Ⅰ. Python: 7. 클래스
32차시 1) 클래스의 의미
33차시 2) 클래스의 생성
34차시 3) 클래스의 호출
Ⅰ. Python: 8. 모듈
35차시 1) 모듈의 생성
36차시 2) 모듈의 사용
37차시 3) 내장 모듈
38차시 4) 외부 모듈
Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 1. 빅데이터 수집 입문
39차시 1) 빅데이터란
40차시 2) 개발환경 설정
41차시 3) 한글 처리
42차시 4) 데이터 획득 방식의 종류
Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 2. Web Crawling
43차시 1) 웹 크로울링의 원리
44차시 2) 기본적 웹 크롤링(1)
45차시 2) 기본적 웹 크롤링(2):ⅰ. 페이징
46차시 2) 기본적 웹 크롤링(2):ⅱ. requests의 활용
47차시 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅰ. html 구조 이해
48차시 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅱ. web element parsing
49차시 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅲ. chrome 개발자 도구
50차시 4) 동적 웹 크롤링:ⅰ. 동적 데이터 수집 개요
51차시 4) 동적 웹 크롤링:ⅱ. Selenimum을 이용한 추가 액션
Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 3. API를 활용한 수집
52차시 1) API란
53차시 2) API를 이용한 데이터 수집
54차시 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅰ. Tweepy를 이용한 트위터 데이터 수집
55차시 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅱ. Oauth 인증
56차시 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅲ. 트위터 데이터 수집 실습
Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 4. 빅데이터 전처리
57차시 1) 형태소 분석
58차시 2) 데이터 구조화:ⅰ. 데이터 구조화란?
59차시 2) 데이터 구조화:ⅱ. 문서 데이터 구조화 실습
60차시 2) 데이터 구조화:ⅲ. 관계 데이터 구조화 실습
61차시 3) NetMiner 데이터 입력
Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 5. 텍스트 마이닝
62차시 1) 개요
63차시 2) 단어 빈도 분석:ⅰ. 전체 단어 빈도 분석
64차시 2) 단어 빈도 분석:ⅱ. 게시물 제목의 단어 빈도 실습
65차시 3) 문서별 핵심 단어 분석: TF-IDF:ⅰ. 문서별 핵심단어 분석 TF-IDF
66차시 3) 문서별 핵심 단어 분석: TF-IDF:ⅱ. 문서별 핵심단어 분석 TF-IDF 실습
Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 6. 소셜 네트워크 분석
67차시 1) 네트워크 분석 개요
68차시 2) 소셜 네트워크 영향력 분석 실습
Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 7. 기계 학습
69차시 1) 단어 간 연관성 분석:ⅰ. word2vec 원리
70차시 1) 단어 간 연관성 분석: ⅱ. word2vec 실습 및 활용분야
71차시 1) 단어 간 연관성 분석: ⅲ. FASTTEXT와 word2vec 비교
72차시 2) 토픽 모델링 LDA