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

Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육

신청기간
2024.06.25 - 2024.07.14
교육기간
2024.07.15 - 2024.08.25
교육시간
27시간
  • 과정 Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석: 온라인 + 실시간 화상 교육 1,067,000원 897,600원

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.

• ‘Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석’ 교육에 실시간 강의를 결합한 과정으로서 20% 할인을 적용하였습니다(실시간 화상강의 6시간은 할인 제외됨).

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

  있습니다.

• 교육기간 이후에는 동영상 강의를 2개월간 복습할 수 있습니다.

• 총 교육시간 : 27시간 (동영상 강의 21시간+ 실시간 화상 강의 6시간)

• 교육 기간 : 2024년 7월 15일 ~ 8월 25일(6주) + 동영상 복습 2개월(종료일: 10/25)

• 실시간 화상강의 일정 : [1차] 7/25(목), [2차]: 8/9(금), [3차] 8/23(금) 오후3시~5시

• 수강신청 기간 : 2024년 6월 25일 ~ 2024년 7월 14일

 

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

 

• 'II. 빅데이터 수집 및 분석 파트'에서 'API를 활용한 수집' 부분을 수강하시기 전에 준비 사항이 있습니다.

   API를 이용한 데이터 수집 진행시 아래 사이트에서 수집을 진행합니다. 미리 방문해 보시고 회원가입하여 준비해주시기 바랍니다.

 

   1. 공공데이터 포털 : data.go.kr
   2. 오픈AI : platform.openai.com

 

 

[필독] 유의사항

 

• 7월 11일(목)까지 신청 인원이 2명 미만일 경우 교육과정이 취소될 수 있습니다. 

   취소되는 경우 수강료는 100% 환불이 가능하며, 7월 12일(금)에 이메일을 통해 취소여부와 환불절차를 안내 드립니다.

• 수강생들의 질문을 취합하여 Q&A 시간을 진행하므로 실시간 화상 강의 1일 전까지 질문을 평가 >> 토론에 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 해당 강의목차를 클릭해서 실시간 화상강의에 참여하실 수 있습니다.

• 수강신청을 하여 결제를 완료했더라도 교육용 넷마이너와 강의 자료는 교육 기간이 시작한 이후, '나의 강의실'에서 다운로드 받을 수 있습니다

    (나의 강의실 > 강의실 입장 > 공지사항, 강의자료 확인).

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

• 교육 기간 이후 2개월간(종료일: 2024/10/25) 복습이 가능하며, 복습기간에는 진도가 체크되지 않습니다. 

• 실시간 화상강의는 녹화본 또는 VOD가 제공되지 않습니다.

• 실시간 화상강의는 시작 후 30분이 경과되도록 참여자가 없을 경우 취소될 수 있습니다(취소 시 부분환불 불가). 

 

 

강사 정보

 

• 고영진 - (주)사이람 수석연구원

 

 

 

 

강의목차(총 80강)

[1차]Ⅰ. Python: 1. 프로그래밍 입문강의섹션버튼이미지

1. 0) 강의소개 11분

2. 1) 프로그래밍 언어 8분

3. 2) Why Python 5분

4. 3) 파이썬 설치 9분

5. 4) 파이썬 개발환경 16분

[1차]Ⅰ. Python: 2. 기본 자료형강의섹션버튼이미지

6. 1) 변수의 의미 14분

7. 2) 기본자료형 개요 10분

8. 3) 수치형 3분

9. 4) 문자형 : i. 문자형 14분

10. 4) 문자형 : ii. 문자형 처리함수(1) 16분

11. 4) 문자형 : ii. 문자형 처리함수(2) 23분

12. 5) 불리언 2분

13. 6) 형변환 11분

[1차]Ⅰ. Python: 3. 자료 구조강의섹션버튼이미지

14. 1) 개요 7분

15. 2) 리스트 : i. 리스트의 특징 18분

16. 2) 리스트 : ii. 리스트의 데이터 처리 22분

17. 3) 튜플 7분

18. 4) Set 14분

19. 5) 사전 19분

20. 6) 자료구조의 기타 특징(1) 19분

21. 6) 자료구조의 기타 특징(2) 17분

[1차]Ⅰ. Python: 4. 흐름 제어강의섹션버튼이미지

22. 1) 조건문 : i. 조건문 문법 23분

23. 1) 조건문 : ii. 조건문 활용 11분

24. 2) 반복문 : ⅰ. for 반복문 17분

25. 2) 반복문 : ⅱ. while 반복문 10분

26. 2) 반복문 : ⅲ. 반복문의 중첩 13분

27. 2) 반복문 : ⅳ. break/continue 12분

28. 3) 예외처리 19분

[1차]Ⅰ. Python: 5. 함수강의섹션버튼이미지

29. 1) 개요 10분

30. 2) 함수의 input, output 7분

31. 3) 함수의 return 값 19분

[1차]Ⅰ. Python: 6. 파일 입출력강의섹션버튼이미지

32. 1) 파일 읽기 : i. 파일 읽기 22분

33. 1) 파일 읽기 : ii. 파일 읽기 방식 17분

34. 2) 파일 쓰기 13분

35. [연습문제1] 조건문, 함수, 파일 입출력 32분

[1차] 실시간 화상강의강의섹션버튼이미지

36. [1차] 실시간 화상강의 -

[2차]Ⅰ. Python: 7. 클래스강의섹션버튼이미지

37. 1) 클래스의 의미 19분

38. 2) 클래스의 생성 10분

39. 3) 클래스의 호출 6분

[2차]Ⅰ. Python: 8. 모듈강의섹션버튼이미지

40. 1) 모듈의 생성 10분

41. 2) 모듈의 사용 15분

42. 3) 내장모듈 35분

43. 4) 외부모듈 32분

44. [연습문제2] 내장 모듈-Random, DateTime 12분

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

45. 1) 빅데이터란 18분

46. 2) 개발환경 설정 10분

47. 3) 한글처리 28분

48. 4) 데이터 획득 방식의 종류 12분

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

49. 1) 웹 크로울링의 원리 14분

50. 2) 기본적 웹 크롤링(1) : i. parsing 34분

51. 2) 기본적 웹 크롤링(1) : ii. 데이터 획득 11분

52. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : i. 페이징 10분

53. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : ii. requests 활용 11분

54. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : iii. 게시판 제목 리스트 코드 리뷰 5분

55. 3) Beautiful soup 활용 방법 29분

56. 4) 동적 웹 크롤링 : i. 동적 데이터 수집 개요 8분

57. 4) 동적 웹 크롤링 : ii. Selenium을 이용한 추가 액션(1) 22분

58. 4) 동적 웹 크롤링 : ii. Selenium을 이용한 추가 액션(2) 14분

[2차] 실시간 화상강의강의섹션버튼이미지

59. [2차] 실시간 화상강의 -

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

60. 1) API를 이용한 데이터 획득 22분

61. 2) API를 이용한 데이터 수집 : i. arxiv 21분

62. 2) API를 이용한 데이터 수집 : ii. 공공데이터포털 23분

63. 2) API를 이용한 데이터 수집 : iii. openai 17분

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

64. 1) 개요 5분

65. 2) 형태소 분석 34분

66. 3) 데이터 구조화 : i. 문서 데이터 구조화 24분

67. 3) 데이터 구조화 : ii. 관계 데이터 구조화 23분

68. 4) NetMiner 데이터 입력 16분

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

69. 1) 단어빈도 분석 : i. 전체 단어 빈도 분석 26분

70. 1) 단어빈도 분석 : ii. 게시물 제목의 단어 빈도 실습 37분

71. 2) 문서별 핵심단어 분석 : i. TF-IDF 원리 8분

72. 2) 문서별 핵심단어 분석 : ii. TF-IDF 실습 42분

73. 2) 문서별 핵심단어 분석 : iii. TF-IDF 분석 시나리오 6분

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

74. 1) 네트워크 분석 개요 12분

75. 2) 소셜 네트워크 영향력 분석 실습 - 공저자 네트워크 분석 12분

[3차] Ⅱ.빅데이터 수집 및 분석: 7. 기계 학습강의섹션버튼이미지

76. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅰ. word2vec 원리 16분

77. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅱ. word2vec 실습코드와 활용분야 31분

78. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅲ. FASTTEXT와 word2vec 비교 및 실습 3분

79. 2) 토픽 모델링, LDA 16분

[3차] 실시간 화상강의강의섹션버튼이미지

80. [3차] 실시간 화상강의 -