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Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육과정 과정이미지

Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육과정

신청기간
2021.11.22 - 2021.12.05
기간
2021.12.06 - 2022.01.07
교육시간
29시간
  • 과정 Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육과정 962,500

판매금액 배송금액 할인금액

총 결제금액

  


 

Emotion Icon수강 신청 전 주의 사항


1. 수강 기간

  -  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.
 


 

교육 소개


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

   교육 과정입니다. 파이썬 프로그래밍 실습을 ‘따라하기’ 형식으로 진행하여 프로그래밍 경험이 없는 인문, 사회과학 연구자들이 쉽게 학습할 수 있습니다. 

   본 과정을 수강하시면 파이썬 습득 + 데이터 수집 + 빅데이터 분석이 모두 가능해집니다. "Python을 이용한 소셜 빅데이터 분석 교육"으로 데이터 과학자가 

   되는 첫 걸음을 떼어보세요.

 동영상 강의를 학습한 후 실시간 화상 강의(2시간 * 3회)를 참여하도록 구성하여 혼자서 학습할 때의 막막함과 어려움을 강사에게 직접 질문하고 해결할 수 

  있습니다.

 5주간 정해진 일정을 따라 진행함으로써 수강 일정에 맞추어 교육과정을 완주할 수 있습니다.

 총 교육시간 : 29시간 (동영상 강의 23시간+ 실시간 화상 강의 6시간)

 교육 기간 : 2021년 12월 6일 ~ 2022년 1월 7일

 실시간 화상강의 일정 : [1차] 12/15(수), [2차] 12/27(월), [3차] 2022/1/7(금) 오후 3시~5시

 수강신청 기간 : 2021년 11월 22일~ 12월 5일

 

교육 특장점

 

 간결하며 활용도 높은 파이썬으로 쉬운 프로그래밍 실습

 소셜 빅데이터의 수집, 처리, 분석까지 전 과정의 기초 쌓기

 실시간 화상강의를 통해 학습한 내용을 되새기고 질문 해결

 

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

 

요구사항

 

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

 NetMiner를 연동해서 사용하는 교육 내용이 포함되어 있습니다. 교육과정 시작 이후 강의실 내에서 교육용 넷마이너를 다운로드 받아서 설치해 주시기 

   바랍니다.

 수강생들의 질문을 취합하여 Q&A 시간을 진행하므로 실시간 화상 강의 1일 전까지 질문을 토론방에 올려 주시기 바랍니다.

 Zoom 프로그램 설치 - https://zoom.us/download에 접속하신 뒤 ‘회의용 Zoom 클라이언트’를 다운로드하여 설치해주시기 바랍니다. 설치하셨다면 

   교육과정 시작 이후 강의실 내에서 정해진 기간에 ‘학습하기’ 버튼을 눌러서 실시간 화상 강의에 참여하실 수 있습니다.


 

유의사항

 

 12월 2일(목)까지 신청 인원이 3명 미만일 경우 교육과정이 취소될 수 있습니다. 취소되는 경우 수강료는 100% 환불이 가능하며, 12월 3일(금)에 

   이메일을 통해 취소 여부와 환불절차를 안내 드립니다(정상 진행될 경우 이메일 미발송).

  수강신청 후에 동영상 강의는 3회에 걸쳐 순차적으로 오픈 됩니다. 각 회차의 동영상은 오픈 이후부터 본 교육과정이 종료되는 시점까지 반복적으로 

   시청할 수 있습니다.
  - 동영상 강의 오픈 일정: 1차(12/6), 2차(12/15), 3차(12/27)

• 수강신청을 하여 결제를 완료했더라도 교육용 넷마이너와 강의 자료는 교육 기간이 시작한 이후, 강의실에서 다운로드 받을 수 있습니다. 

• 3회 진행되는 실시간 화상 강의 참여와 동영상 강의 진도율 100%, 설문 완료하시면 수료증을 받을 수 있습니다.

 교육 기간 외에는 복습이 허용되지 않습니다.

• 실시간 화상강의는 녹화본이나 VOD가 제공되지 않습니다.

 

 

강사 정보

 

 고영진 - (주)사이람 수석연구원

 

 

 

 

강의목차(총 80강)

[1차]Ⅰ. Python: 1. 프로그래밍 입문강의섹션버튼이미지

1. 1) 프로그래밍 언어 8분

2. 2) Why Python 12분

3. 3) 파이썬 설치 9분

4. 4) 파이썬 개발 환경 4분

[1차]Ⅰ. Python: 2. 기본 자료형강의섹션버튼이미지

5. 0) 변수의 의미 21분

6. 1) 기본자료형 개요 6분

7. 2) 수치형 8분

8. 3) 문자형:ⅰ. 문자형 20분

9. 3) 문자형:ⅱ. 문자열 처리 함수 22분

10. 4) 불리언(Boolean) 1분

11. 5) 형변환 9분

[1차]Ⅰ. Python: 3. 자료 구조강의섹션버튼이미지

12. 1) 개요 5분

13. 2) 리스트 37분

14. 3) 튜플 13분

15. 4) Set 16분

16. 5) 사전 26분

17. 6) 자료구조 기타 특징 29분

[1차]Ⅰ. Python: 4. 흐름 제어강의섹션버튼이미지

18. 1) 개요 2분

19. 2) 조건문:ⅰ. 조건문 문법 12분

20. 2) 조건문:ⅱ. 조건문 활용 25분

21. 3) 반복문:ⅰ. for 반복문 19분

22. 3) 반복문:ⅱ. while 반복문 9분

23. 3) 반복문:ⅲ. 반복문의 중첩 7분

24. 3) 반복문:ⅳ. break/continue 14분

25. 4) 예외처리 23분

[1차]Ⅰ. Python: 5. 함수강의섹션버튼이미지

26. 1) 개요 11분

27. 2) 함수의 Input/Output 5분

28. 3) 함수의 Return 값 31분

[1차]Ⅰ. Python: 6. 파일 입출력강의섹션버튼이미지

29. 1) 파일 읽기: ⅰ. 파일 읽기 25분

30. 1) 파일 읽기: ⅱ. 파일 읽기 방식 18분

31. 2) 파일 쓰기 18분

[1차] 실시간 화상강의강의섹션버튼이미지

32. [1차] 실시간 화상강의 -

[2차]Ⅰ. Python: 7. 클래스강의섹션버튼이미지

33. 1) 클래스의 의미 18분

34. 2) 클래스의 생성 6분

35. 3) 클래스의 호출 10분

[2차]Ⅰ. Python: 8. 모듈강의섹션버튼이미지

36. 1) 모듈의 생성 20분

37. 2) 모듈의 사용 6분

38. 3) 내장 모듈 37분

39. 4) 외부 모듈 14분

[2차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 1. 빅데이터 수집 입문강의섹션버튼이미지

40. 1) 빅데이터란 19분

41. 2) 개발환경 설정 20분

42. 3) 한글 처리 30분

43. 4) 데이터 획득 방식의 종류 7분

[2차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 2. Web Crawling강의섹션버튼이미지

44. 1) 웹 크로울링의 원리 4분

45. 2) 기본적 웹 크롤링(1) 49분

46. 2) 기본적 웹 크롤링(2):ⅰ. 페이징 44분

47. 2) 기본적 웹 크롤링(2):ⅱ. requests의 활용 17분

48. 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅰ. html 구조 이해 21분

49. 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅱ. web element parsing 10분

50. 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅲ. chrome 개발자 도구 20분

51. 4) 동적 웹 크롤링:ⅰ. 동적 데이터 수집 개요 14분

52. 4) 동적 웹 크롤링:ⅱ. Selenimum을 이용한 추가 액션 33분

[2차] 실시간 화상강의강의섹션버튼이미지

53. [2차] 실시간 화상강의 -

[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 3. API를 활용한 수집강의섹션버튼이미지

54. 1) API란 22분

55. 2) API를 이용한 데이터 수집 24분

56. 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅰ. Tweepy를 이용한 트위터 데이터 수집 5분

57. 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅱ. Oauth 인증 21분

58. 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅲ. 트위터 데이터 수집 실습 40분

[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 4. 빅데이터 전처리강의섹션버튼이미지

59. 1) 형태소 분석 28분

60. 2) 데이터 구조화:ⅰ. 데이터 구조화란? 6분

61. 2) 데이터 구조화:ⅱ. 문서 데이터 구조화 실습 28분

62. 2) 데이터 구조화:ⅲ. 관계 데이터 구조화 실습 15분

63. 3) NetMiner 데이터 입력 43분

[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 5. 텍스트 마이닝강의섹션버튼이미지

64. 1) 개요 3분

65. 2) 단어 빈도 분석:ⅰ. 전체 단어 빈도 분석 28분

66. 2) 단어 빈도 분석:ⅱ. 게시물 제목의 단어 빈도 실습 29분

67. 3) 문서별 핵심 단어 분석: TF-IDF:ⅰ. 문서별 핵심단어 분석 TF-IDF 15분

68. 3) 문서별 핵심 단어 분석: TF-IDF:ⅱ. 문서별 핵심단어 분석 TF-IDF 실습 33분

[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 6. 소셜 네트워크 분석강의섹션버튼이미지

69. 1) 네트워크 분석 개요 10분

70. 2) 소셜 네트워크 영향력 분석 실습 40분

[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 7. 기계 학습강의섹션버튼이미지

71. 1) 단어 간 연관성 분석:ⅰ. word2vec 원리 21분

72. 1) 단어 간 연관성 분석: ⅱ. word2vec 실습 및 활용분야 33분

73. 1) 단어 간 연관성 분석: ⅲ. FASTTEXT와 word2vec 비교 5분

74. 2) 토픽 모델링 LDA 34분

[3차] 실시간 화상강의강의섹션버튼이미지

75. [3차] 실시간 화상강의 -

76. 0) 강의소개 11분

77. 1) 프로그래밍 언어 8분

78. 2) Why Python 5분

79. 3) 파이썬 설치 9분

80. 4) 파이썬 개발환경 16분