컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육과정

수강 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
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 |
76차시 | 온라인 강의 | 0) 강의소개 |
77차시 | 온라인 강의 | 1) 프로그래밍 언어 |
78차시 | 온라인 강의 | 2) Why Python |
79차시 | 온라인 강의 | 3) 파이썬 설치 |
80차시 | 온라인 강의 | 4) 파이썬 개발환경 |