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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
교육기간
2021.12.06 - 2022.01.07
교육시간
29시간
  • 과정 Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육과정 962,500원

판매금액 배송금액 원 할인금액

총 결제금액원

신청마감

  

 

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