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사이람 올인원 패키지 교육과정
- 기간
- 365일
- 강의구성
- 215차시
수강 신청 전 주의 사항
1. 수강 기간
- 수강 신청일로부터 1년 동안 무제한 복습 가능하며, 수강 기간이 종료된 이후에는 동영상 재생이 불가능합니다.
2. 수료증 발급
- 수강 기간 내 교육과정 진도율 100% 이수하면 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.
교육 소개
• 본 과정은 NetMiner를 이용한 소셜 네트워크 분석과 빅데이터 분석, Python을 이용한 데이터 수집 및 분석 기술까지 모두 접해볼 수 있습니다.
소셜 네트워크 분석의 이론적인 내용부터 데이터 모델링, 전처리, 시각화 방법, 구조적 특성 분석, 중심성 분석, 응집 그룹 분석, 역할 분석, 2-모드
네트워크 분석, 다변량 통계 분석, 텍스트 네트워크 분석, 논문 및 소셜 미디어 데이터 수집과 분석 등 NetMiner를 사용하는 모든 교육과정을
통합하여 준비했습니다. 또한, Python을 함께 배울 수 있어, 다양한 분야에서 데이터 분석을 할 수 있는 경험과 능력을 함양할 수 있습니다.
빅데이터 수집과 분석에 필요한 기본 개념부터 고급기법까지 폭 넓은 지식을 습득할 수 있습니다.
• 아래의 14가지 온라인(동영상) 교육과정을 포함하며, NetMiner와 함께 구입하시는 분들을 위해 패키지 할인(60%)을 적용하여 매우
저렴한 가격으로, 1년간 자유롭게 수강하실 수 있습니다.
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교육과정 |
교육 시간 |
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1시간 34분 |
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3시간 6분 |
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3시간 20분 |
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1시간 54분 |
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3시간 28분 |
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3시간 53분 |
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2시간 27분 |
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5시간 16분 |
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5시간 4분 |
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5시간 2분 |
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5시간 11분 |
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7시간 11분 |
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4시간 54분 |
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※ 제목을 클릭하면 각 교육 소개 페이지로 이동합니다.
• 총 교육시간 : 75.5시간
• 수강 기간 : 1년
수강대상자
• 1년간 집중해서 NetMiner와 Python을 배우고 익숙해지고자 하는 분
• 소셜 네트워크 분석과 빅데이터 분석을 빠르게 습득하고자 하는 분
• 사이람이 제공하는 모든 교육을 빠르고 집중적으로 수강하고자 하는 분
[필독] 유의사항
• 본 패키지 상품은 NetMiner Premium 플랜(+SNS Data Collector, Biblio Data Collector) 함께 구입 구입할 수 있으며 별도로 판매되지 않습니다.
구입을 원하시는 분은 아래 구입 방법을 참고하시기 바랍니다.
• 본 상품 구입 시 수강 쿠폰이 발급되며(사용 기한은 발급일로부터 1개월), 온라인 교육 센터(https://onlineedu.cyram.com/)에 회원가입 후
쿠폰을 등록하여 수강신청을 할 수 있습니다.
• 수강 신청일로부터 1년간 수강하실 수 있으며 수강 종료일까지 무제한 복습이 가능합니다.
• NetMiner 구동 화면을 선명하게 시청하기 위해 모바일보다 PC가 권장됩니다.
• NetMiner 실습을 따라하기 위해서는 윈도우 운영체제 PC가 필요합니다.
[NetMiner + 교육] 패키지 상품 구입 방법
1. NetMiner 홈페이지(www.netminer.com)에 가입한 뒤 로그인을 해주세요. .
2. Pricing >> Product 메뉴(https://www.netminer.com/kr/pricing/edition_educational.php)에서 본인의 Status(학생/교수자/일반(기관기업))에
따라 라이선스를 선택합니다.
- Student, Academic 라이선스 구매를 원하시는 분은 사전에 Status 인증(학생/교수자 인증)이 완료되어야 합니다.
3. 구매를 희망하는 이용 기간/플랜/확장 프로그램(Extension)을 선택합니다.
4. 구매를 희망하는 교육 패키지 상품을 선택합니다.
- 선택한 플랜과 확장 프로그램(Extension)의 여부에 따라 구매 가능한 교육패키지가 제한됩니다.
5. Status에 따라 할인율이 다르게 적용되며, 상품 선택시 조회되는 가격은 부가세를 포함하지 않은 가격입니다.
할인 금액과 최종 결제 가격은 장바구니(주문 확인) 단계에서 확인하실 수 있습니다.
6. 구매가 완료되면, NetMiner 라이선스는 자동 발급되며 영업일 기준 1~3일 이내에 교육 수강 쿠폰 안내가 E-mail로 발송됩니다
(단, 기관에 따라 절차가 다를 수 있음).
7. 견적을 희망하시는 분은 견적 요청 메뉴를 이용하여 주십시오
(https://www.netminer.com/kr/pricing/edition_request_nonmember.php?edition=2).
강의목차(총 215강)
- Ⅰ. NetMiner 소개와 기초 사용법
-
1. 1. NetMiner 소개 10분
2. 2. 파일 열기와 데이터 구조 22분
3. 3. 데이터 가져오기 및 편집 31분
4. 4. 데이터 시각화와 분석 18분
- Ⅱ. 소셜 네트워크 분석 개론과 데이터 모델링
-
5. 1. 소셜네트워크와 소셜네트워크분석 16분
6. 2. 이론적 기초와 참고자료 21분
7. 3. 관련 이론 및 주요 분석 방법 23분
8. 4. 네트워크 데이터의 이해(1) 17분
9. 5. 네트워크 데이터의 이해(2) 27분
10. 6. 분석절차와 연구문제 16분
11. 7. 네트워크 모델링 23분
12. 8. 데이터 수집 17분
13. 9. 분석수준과 분석방향 22분
- Ⅲ. 네트워크 데이터 전처리
-
14. 1. 네트워크 데이터 타입과 변환 22분
15. 2. 네트워크 데이터 준비와 전처리 15분
16. 3. 데이터 클리닝 6분
17. 4. 데이터 클리닝 실습 35분
18. 5. 데이터 추출 15분
19. 6. 데이터 추출 실습 29분
20. 7. 방향성과 가중치 변환 23분
21. 8. 방향성과 가중치 변환 실습 15분
22. 9. 레이어 변환과 모드 변환 22분
23. 10. 레이어 변환과 모드 변환 실습 13분
- Ⅲ. 네트워크 시각화 방법
-
24. 1. 네트워크 시각화와 다양한 레이아웃 15분
25. 2. 네트워크 시각화 실습(1) 30분
26. 3. 네트워크 스타일링 10분
27. 4. 네트워크 시각화 실습(2) 28분
28. 5. 다양한 시각화 방법 8분
29. 6. 네트워크 시각화 실습(3) 21분
- Ⅴ. 네트워크 구조적 특성 분석
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30. 1. 네트워크 특성 분석 기초 27분
31. 2. 네트워크 특성 분석 기초 실습 28분
32. 3. 네트워크 직접 연결 특성 24분
33. 4. 네트워크 직접 연결 특성 실습 13분
34. 5. 네트워크 간접 연결 특성 28분
35. 6. 네트워크 간접 연결 특성 실습 15분
36. 7. 네트워크 응집 특성 41분
37. 8. 네트워크 응집 특성 실습 28분
- Ⅵ. 네트워크 중심성 분석
-
38. 1. 중심성 지수 개요 13분
39. 2. 네트워크 연결 중심성 29분
40. 3. 중심성 지수 분석 실습(1) 18분
41. 4. 최단 경로를 이용한 중심성(1) 28분
42. 4. 최단 경로를 이용한 중심성(2) 20분
43. 5. 중심성 지수 분석 실습(2) 31분
44. 6. 영향력, 위세 중심성(1) 23분
45. 6. 영향력, 위세 중심성(2) 29분
46. 7. 중심성 지수 분석 실습(3) 39분
- Ⅶ. 네트워크 응집그룹 분석
-
47. 1. 응집그룹 분석 개요 13분
48. 2. Clique 과 Core(1) 22분
49. 2. Clique 과 Core(2) 10분
50. 3. 응집그룹 분석 실습(1) 32분
51. 4. Component와 Community 34분
52. 5. 응집그룹 분석 실습(2) 33분
- Ⅷ. 네트워크 역할 분석
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53. 1. 네트워크 역할 분석(1) 21분
54. 1. 네트워크 역할 분석(2)_중개자 역할과 분석사례 25분
55. 1. 네트워크 역할 분석(3)_등위성 분석과 분석사례(1) 29분
56. 1. 네트워크 역할 분석(3)_등위성 분석과 분석사례(2) 31분
57. 1. 네트워크 역할 분석(4)_블록모델링과 분석사례 21분
58. 1. 네트워크 역할 분석(5)_종합정리 14분
59. 2. 분석방법 및 실습(1)_Brokerage Role 18분
60. 2. 분석방법 및 실습(2)_Structural Equivalence(Profile) (1) 25분
61. 2. 분석방법 및 실습(2)-Structural Equivalence(Profile) (2) 27분
62. 2. 분석방법 및 실습(3)_Structural Equivalence(CONCOR) 19분
63. 2. 분석방법 및 실습(4)_Regular Equivalence(REGGE) 27분
64. 2. 분석방법 및 실습(5)_Regular Equivalence(CatRE) 23분
65. 2. 분석방법 및 실습(6)_Blockmodeling(1) 15분
66. 2. 분석방법 및 실습(6)_Blockmodeling(2) 15분
- Ⅸ. 2-모드 네트워크 분석
-
67. 1. 2-모드 네트워크 분석의 개념과 원리(1) 23분
68. 1. 2-모드 네트워크 분석의 개념과 원리(2)_배경 및 기초개념 26분
69. 1. 2-모드 네트워크 분석의 개념과 원리(3)_다양한 사례 30분
70. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(1)_2-모드 네트워크 분석의 접근 방향 18분
71. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(2)_2-모드 데이터의 변환(1) 17분
72. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(3)-2-모드 데이터의 변환(2) 18분
73. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(4)_주요 분석 방법(1) 17분
74. 2. 2-모드 네트워크 분석시각화방법(5)_주요 분석 방법(2) 18분
75. 3. NetMiner 분석시각화 기능 실습(1)_Mode Transformation과 Link Reduction 28분
76. 3. NetMiner 분석시각화 기능 실습(2)_Degree, Cenrality, BiClique 18분
77. 3. NetMiner 분석시각화 기능 실습(3)_LDA, k-means, 시각화 22분
78. 4. 2모드 네트워크 데이터 분석 실습-(1)-데이터 import와 영화 순위 평가 18분
79. 4. 2모드 네트워크 데이터 분석 실습-(2)_클러스터링과 연관 영화 분석 24분
80. 4. 2모드 네트워크 데이터 분석 실습-(3)_이용자 성향 분류 및 프로파일링 20분
- Ⅹ. 네트워크 지수의 다변량 통계분석
-
81. 1. 네트워크 데이터의 통계적 분석 개요(1) 30분
82. 1. 네트워크 데이터의 통계적 분석 개요(2) 28분
83. 2. 네트워크 데이터의 통계적 분석 사례(1) 28분
84. 2. 네트워크 데이터의 통계적 분석 사례(2) 36분
85. 3. 관계적 변수와 비관계적 변수 간 연관성 분석 실습 - 교차분석활용(1) 18분
86. 3. 관계적 변수와 비관계적 변수 간 연관성 분석 실습 - 교차분석활용(2) 22분
87. 3. 관계적 변수와 비관계적 변수 간 연관성 분석 실습 - 분산분석활용 25분
88. 3. 관계적 변수와 비관계적 변수 간 연관성 분석 실습 - 상관분석과 회귀분석 활용 33분
89. 4. 관계 간 연관성 분석 실습 - MRQAP(1) 21분
90. 4. 관계 간 연관성 분석 실습 - MRQAP(2) 19분
91. 5. 여러 집단의 관계적 변수 비교 분석 실습 19분
92. 6. 관계적 변수 값의 유의성 분석 실습 - MCMC활용 16분
- XI. NetMiner를 이용한 텍스트 네트워크 분석
-
93. 1. SNA를 이용한 텍스트 분석 개요(1) 24분
94. 1. SNA를 이용한 텍스트 분석 개요(2) 15분
95. 2. SNA를 이용한 텍스트 분석 기초 - 형태소, 단어중요도, 단어네트워크 모델링 32분
96. 2. SNA를 이용한 텍스트 분석 기초 - 토픽모델링(LDA) 37분
97. 3. 넷마이너 기능 실습 - 텍스트 데이터 입력 23분
98. 3. 넷마이너 기능 실습 - 필터링, 사전, 단어네트워크 생성 26분
99. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 2가지 분석방법 13분
100. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 뉴스 데이터 분석 실습(1) 14분
101. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 뉴스 데이터 분석 실습(2) 33분
102. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 뉴스 데이터 분석 실습(3) 28분
103. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 뉴스 데이터 분석 실습(4) 28분
104. 4. 뉴스트위터 데이터 비교 분석 실습 - 트위터 데이터 분석 실습 32분
105. Special. 토픽 분석 결과 활용-Evluation of Topic Models Extension 25분
- XII. NetMiner를 이용한 논문 데이터 수집과 연구동향 분석
-
106. 1. SNA를 이용한 연구동향 분석 개요 29분
107. 2. SNA를 이용한 문헌정보 분석 기초 - 네트워크 모델링, 유사성 측정 27분
108. 2. SNA를 이용한 문헌정보 분석 기초 - 분석방법론 26분
109. 3. NetMiner 기능 실습 - 모드변환과 전처리 기능 26분
110. 3. NetMiner 기능 실습 - 데이터 구조와 BDC수집 21분
111. 4. Biblio Data Collector 기능 실습 - 학술 논문 서지 데이터 수집 및 가져오기 28분
112. 4. Biblio Data Collector 기능 실습 - 데이터 구조 11분
113. 5. 연구동향 실습(1) - 데이터 확인 및 필터링 15분
114. 5. 연구동향 실습(2) - 토픽 트렌드 분석 22분
115. 5. 연구동향 실습(4) - 핵심키워드 트렌드 분석 34분
116. 5. 연구동향 실습(3) - 키워드 네트워크 시각화 14분
117. 5. 연구동향 실습(5) - 공저자 네트워크 생성 10분
118. 5. 연구동향 실습(6) - 소속기관 네트워크 분석 26분
- XIII. NetMiner를 이용한 소셜 미디어 데이터 수집과 분석
-
119. 1. 소셜 미디어 21분
120. 2. 소셜 미디어 데이터 14분
121. 3. 소셜 미디어 네트워크 분석(1) 18분
122. 4. 소셜 미디어 네트워크 분석(2) 15분
123. 5. 연구 사례 35분
124. 6. 소셜 미디어와 네트워크 20분
125. 7. 소셜 미디어 데이터 수집(1) 페이스북 팬페이지 21분
126. 8. 소셜 미디어 데이터 수집(2) 트위터 10분
127. 9. 소셜 미디어 데이터 수집(3) 유튜브 12분
128. 10. 소셜 미디어 데이터 처리(1) SNS Data Collector 구성 요소 및 기능 14분
129. 11. 소셜 미디어 데이터 처리(2) 데이터 검색 및 편집 24분
130. 12. 소셜 미디어 데이터 처리(3) 수집 데이터 개요 26분
131. 13. 트위터_이슈 트렌드 분석(1) 26분
132. 14. 트위터_이슈 트렌드 분석(2) 23분
133. 15. 트위터_이슈 트렌드 분석(3) 17분
134. 16. 트위터_이용자 성향 분류 및 예측(1) 31분
135. 17. 트위터_이용자 성향 분류 및 예측(2) 30분
136. 18. 유튜브_채널 운영 현황 분석(1) 24분
137. 19. 유튜브_채널 운영 현황 분석(2) 27분
138. 20. 유튜브_채널 운영 현황 분석(3) 16분
- XIV. Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석
-
139. 0) 강의소개 11분
- Python: 1. 프로그래밍 입문
-
140. 1) 프로그래밍 언어 8분
141. 2) Why Python 5분
142. 3) 파이썬 설치 9분
143. 4) 파이썬 개발환경 16분
- Python: 2. 기본 자료형
-
144. 1) 변수의 의미 14분
145. 2) 기본자료형 개요 10분
146. 3) 수치형 3분
147. 4) 문자형 : i. 문자형 14분
148. 4) 문자형 : ii. 문자형 처리함수(1) 16분
149. 4) 문자형 : ii. 문자형 처리함수(2) 23분
150. 5) 불리언 2분
151. 6) 형변환 11분
- Python: 3. 자료 구조
-
152. 1) 개요 7분
153. 2) 리스트 : i. 리스트의 특징 18분
154. 2) 리스트 : ii. 리스트의 데이터 처리 22분
155. 3) 튜플 7분
156. 4) Set 14분
157. 5) 사전 19분
158. 6) 자료구조의 기타 특징(1) 19분
159. 6) 자료구조의 기타 특징(2) 17분
- Python: 4. 흐름 제어
-
160. 1) 조건문 : i. 조건문 문법 23분
161. 1) 조건문 : ii. 조건문 활용 11분
162. 2) 반복문 : ⅰ. for 반복문 17분
163. 2) 반복문 : ⅱ. while 반복문 10분
164. 2) 반복문 : ⅲ. 반복문의 중첩 13분
165. 2) 반복문 : ⅳ. break/continue 12분
166. 3) 예외처리 19분
- Python: 5. 함수
-
167. 1) 개요 10분
168. 2) 함수의 input, output 7분
169. 3) 함수의 return 값 19분
- Python: 6. 파일 입출력
-
170. 1) 파일 읽기 : i. 파일 읽기 22분
171. 1) 파일 읽기 : ii. 파일 읽기 방식 17분
172. 2) 파일 쓰기 13분
- Python: 연습문제1
-
173. [연습문제1] 조건문, 함수, 파일 입출력 32분
- Python: 7. 클래스
-
174. 1) 클래스의 의미 19분
175. 2) 클래스의 생성 10분
176. 3) 클래스의 호출 6분
- Python: 8. 모듈
-
177. 1) 모듈의 생성 10분
178. 2) 모듈의 사용 15분
179. 3) 내장모듈 35분
180. 4) 외부모듈 32분
- Python: 연습문제2
-
181. [연습문제2] 내장 모듈-Random, DateTime 12분
- 빅데이터 분석: 1. 빅데이터 수집 입문
-
182. 1) 빅데이터란 18분
183. 2) 개발환경 설정 10분
184. 3) 한글처리 28분
185. 4) 데이터 획득 방식의 종류 12분
- 빅데이터 분석: 2. Web Crawling
-
186. 1) 웹 크로울링의 원리 14분
187. 2) 기본적 웹 크롤링(1) : i. parsing 34분
188. 2) 기본적 웹 크롤링(1) : ii. 데이터 획득 11분
189. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : i. 페이징 10분
190. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : ii. requests 활용 11분
191. 2) 기본적 웹 크롤링(2) : iii. 게시판 제목 리스트 코드 리뷰 5분
192. 3) Beautiful soup 활용 방법 29분
193. 4) 동적 웹 크롤링 : i. 동적 데이터 수집 개요 8분
194. 4) 동적 웹 크롤링 : ii. Selenium을 이용한 추가 액션(1) 22분
195. 4) 동적 웹 크롤링 : ii. Selenium을 이용한 추가 액션(2) 14분
- 빅데이터 분석: 3. API를 활용한 수집
-
196. 1) API를 이용한 데이터 획득 22분
197. 2) API를 이용한 데이터 수집 : i. arxiv 21분
198. 2) API를 이용한 데이터 수집 : ii. 공공데이터포털 23분
199. 2) API를 이용한 데이터 수집 : iii. openai 17분
- 빅데이터 분석: 4. 빅데이터 전처리
-
200. 1) 개요 5분
201. 2) 형태소 분석 34분
202. 3) 데이터 구조화 : i. 문서 데이터 구조화 24분
203. 3) 데이터 구조화 : ii. 관계 데이터 구조화 23분
204. 4) NetMiner 데이터 입력 16분
- 빅데이터 분석: 5. 텍스트 마이닝
-
205. 1) 단어빈도 분석 : i. 전체 단어 빈도 분석 26분
206. 1) 단어빈도 분석 : ii. 게시물 제목의 단어 빈도 실습 37분
207. 2) 문서별 핵심단어 분석 : i. TF-IDF 원리 8분
208. 2) 문서별 핵심단어 분석 : ii. TF-IDF 실습 42분
209. 2) 문서별 핵심단어 분석 : iii. TF-IDF 분석 시나리오 6분
- 빅데이터 분석: 6. 소셜 네트워크 분석
-
210. 1) 네트워크 분석 개요 12분
211. 2) 소셜 네트워크 영향력 분석 실습 - 공저자 네트워크 분석 12분
- 빅데이터 분석: 7. 기계 학습
-
212. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅰ. word2vec 원리 16분
213. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅱ. word2vec 실습코드와 활용분야 31분
214. 1) 단어 간 연관성 분석 : ⅲ. FASTTEXT와 word2vec 비교 및 실습 3분
215. 2) 토픽 모델링, LDA 16분