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Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육과정

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Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육과정 과정정보
신청기간 2021.11.22 - 2021.12.05
교육기간 2021.12.06 - 2022.01.07
교육시간 29시간
수강료 962,500원

  


 

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
차시 일시 강의명
[1차]Ⅰ. Python: 1. 프로그래밍 입문
1차시 온라인 강의 1) 프로그래밍 언어
2차시 온라인 강의 2) Why Python
3차시 온라인 강의 3) 파이썬 설치
4차시 온라인 강의 4) 파이썬 개발 환경
[1차]Ⅰ. Python: 2. 기본 자료형
5차시 온라인 강의 0) 변수의 의미
6차시 온라인 강의 1) 기본자료형 개요
7차시 온라인 강의 2) 수치형
8차시 온라인 강의 3) 문자형:ⅰ. 문자형
9차시 온라인 강의 3) 문자형:ⅱ. 문자열 처리 함수
10차시 온라인 강의 4) 불리언(Boolean)
11차시 온라인 강의 5) 형변환
[1차]Ⅰ. Python: 3. 자료 구조
12차시 온라인 강의 1) 개요
13차시 온라인 강의 2) 리스트
14차시 온라인 강의 3) 튜플
15차시 온라인 강의 4) Set
16차시 온라인 강의 5) 사전
17차시 온라인 강의 6) 자료구조 기타 특징
[1차]Ⅰ. Python: 4. 흐름 제어
18차시 온라인 강의 1) 개요
19차시 온라인 강의 2) 조건문:ⅰ. 조건문 문법
20차시 온라인 강의 2) 조건문:ⅱ. 조건문 활용
21차시 온라인 강의 3) 반복문:ⅰ. for 반복문
22차시 온라인 강의 3) 반복문:ⅱ. while 반복문
23차시 온라인 강의 3) 반복문:ⅲ. 반복문의 중첩
24차시 온라인 강의 3) 반복문:ⅳ. break/continue
25차시 온라인 강의 4) 예외처리
[1차]Ⅰ. Python: 5. 함수
26차시 온라인 강의 1) 개요
27차시 온라인 강의 2) 함수의 Input/Output
28차시 온라인 강의 3) 함수의 Return 값
[1차]Ⅰ. Python: 6. 파일 입출력
29차시 온라인 강의 1) 파일 읽기: ⅰ. 파일 읽기
30차시 온라인 강의 1) 파일 읽기: ⅱ. 파일 읽기 방식
31차시 온라인 강의 2) 파일 쓰기
[1차] 실시간 화상강의
32차시 온라인 강의 [1차] 실시간 화상강의
[2차]Ⅰ. Python: 7. 클래스
33차시 온라인 강의 1) 클래스의 의미
34차시 온라인 강의 2) 클래스의 생성
35차시 온라인 강의 3) 클래스의 호출
[2차]Ⅰ. Python: 8. 모듈
36차시 온라인 강의 1) 모듈의 생성
37차시 온라인 강의 2) 모듈의 사용
38차시 온라인 강의 3) 내장 모듈
39차시 온라인 강의 4) 외부 모듈
[2차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 1. 빅데이터 수집 입문
40차시 온라인 강의 1) 빅데이터란
41차시 온라인 강의 2) 개발환경 설정
42차시 온라인 강의 3) 한글 처리
43차시 온라인 강의 4) 데이터 획득 방식의 종류
[2차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 2. Web Crawling
44차시 온라인 강의 1) 웹 크로울링의 원리
45차시 온라인 강의 2) 기본적 웹 크롤링(1)
46차시 온라인 강의 2) 기본적 웹 크롤링(2):ⅰ. 페이징
47차시 온라인 강의 2) 기본적 웹 크롤링(2):ⅱ. requests의 활용
48차시 온라인 강의 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅰ. html 구조 이해
49차시 온라인 강의 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅱ. web element parsing
50차시 온라인 강의 3) Beautiful soup 활용 방법:ⅲ. chrome 개발자 도구
51차시 온라인 강의 4) 동적 웹 크롤링:ⅰ. 동적 데이터 수집 개요
52차시 온라인 강의 4) 동적 웹 크롤링:ⅱ. Selenimum을 이용한 추가 액션
[2차] 실시간 화상강의
53차시 온라인 강의 [2차] 실시간 화상강의
[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 3. API를 활용한 수집
54차시 온라인 강의 1) API란
55차시 온라인 강의 2) API를 이용한 데이터 수집
56차시 온라인 강의 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅰ. Tweepy를 이용한 트위터 데이터 수집
57차시 온라인 강의 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅱ. Oauth 인증
58차시 온라인 강의 3) Twitter 데이터 수집 절차:ⅲ. 트위터 데이터 수집 실습
[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 4. 빅데이터 전처리
59차시 온라인 강의 1) 형태소 분석
60차시 온라인 강의 2) 데이터 구조화:ⅰ. 데이터 구조화란?
61차시 온라인 강의 2) 데이터 구조화:ⅱ. 문서 데이터 구조화 실습
62차시 온라인 강의 2) 데이터 구조화:ⅲ. 관계 데이터 구조화 실습
63차시 온라인 강의 3) NetMiner 데이터 입력
[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 5. 텍스트 마이닝
64차시 온라인 강의 1) 개요
65차시 온라인 강의 2) 단어 빈도 분석:ⅰ. 전체 단어 빈도 분석
66차시 온라인 강의 2) 단어 빈도 분석:ⅱ. 게시물 제목의 단어 빈도 실습
67차시 온라인 강의 3) 문서별 핵심 단어 분석: TF-IDF:ⅰ. 문서별 핵심단어 분석 TF-IDF
68차시 온라인 강의 3) 문서별 핵심 단어 분석: TF-IDF:ⅱ. 문서별 핵심단어 분석 TF-IDF 실습
[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 6. 소셜 네트워크 분석
69차시 온라인 강의 1) 네트워크 분석 개요
70차시 온라인 강의 2) 소셜 네트워크 영향력 분석 실습
[3차]Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 7. 기계 학습
71차시 온라인 강의 1) 단어 간 연관성 분석:ⅰ. word2vec 원리
72차시 온라인 강의 1) 단어 간 연관성 분석: ⅱ. word2vec 실습 및 활용분야
73차시 온라인 강의 1) 단어 간 연관성 분석: ⅲ. FASTTEXT와 word2vec 비교
74차시 온라인 강의 2) 토픽 모델링 LDA
[3차] 실시간 화상강의
75차시 온라인 강의 [3차] 실시간 화상강의