연구실, 학과, 기관의 필요와 가용 시간에 맞춰 교육 내용을 구성할 수 있습니다.
소셜 네트워크 분석부터 그래프 머신러닝, Python 프로그래밍 기초까지 원하는 모듈을 선택해 보세요.
사이람이 보유한 전문 커리큘럼 중 우리 연구팀의 목적과 일정에 맞는 모듈을 선택하여
필요한 지식과 기술을 효율적으로 습득할 수 있도록 지원합니다.
소셜 네트워크 분석부터 머신러닝, 프로그래밍까지 자유롭게 조합해 보세요.
| 구분 | 커리큘럼 상세 및 활용 범위 |
|---|---|
| Social Network Analysis | |
| SNA 기초 및 심화 | SNA 개요, 데이터 모델링, 중심성 및 응집그룹 분석, 시각화 가이드, 역할 및 지위 분석(등위성, 중개자, 블록모델링), 2-모드 네트워크 변환 및 분석 전반 |
| 가설 검정 및 모형 | 고전적 통계(t-test, ANOVA 등)의 Permutation 유의도 검정, MRQAP 분석 및 ERGM(지수 랜덤 그래프 모델) 분석 실습 |
| Graph Machine Learning | |
| 그래프 머신러닝 | 노드 수준 Feature 생성 기법, 일반 머신러닝(RF, MLP, SVM 등)을 통한 노드 분류, 그래프 신경망(GNN: GAT, GCN, GraphSage) 기법 및 모델 해석 방법론 |
| Specialized Data Analysis | |
| 텍스트 네트워크 분석 Specialized 1 |
비정형 텍스트 데이터의 토큰화 및 사용자 사전 기반 전처리, 의미 네트워크 구성 및 토픽모델링 기반의 결과 해석 |
| 연구동향 분석 Specialized 2 |
Biblio Data Collector를 통한 논문 수집, 토픽모델링, 키워드 동향 분석, 연구자/기관 간 공저 네트워크 분석 및 시각화 전반 |
| 유튜브(YouTube) 분석 Specialized 3 |
YouTube Data Collector를 통한 수집, 이슈 트렌드(시계열) 분석, 이용자 코멘트 네트워크와 내용 분석 결합 해석 |
| Python Programming | |
| Python 프로그래밍 기초 | Python 기초 문법 실습, API를 활용한 소셜 데이터 수집 기법, 웹 크롤링 방법론, 기초 텍스트마이닝 및 수집 데이터의 NetMiner 4 연동 분석 프로세스 |
| Customize | 전 모듈 중 우리 팀의 니즈에 맞춰 자유롭게 항목을 조합하여 구성 가능 |
* 본 교육 서비스는 대부분 NetMiner 5 기능을 기반으로 구성되어 있으나, NetMiner 4에서 지원되는 커리큘럼의 경우 NetMiner 4 기반으로도 강의가 가능합니다.
TIME
각 커리큘럼별
최소 2시간 소요
METHOD
이론 및 실습 병행
(NetMiner 활용)
LOCATION
전국 방문 가능
(수도권 외 출장비 별도)
FORMAT
현장 방문 또는
실시간 화상 중 선택
아래 양식을 작성해 주시면 담당자가 검토 후 연락 드리겠습니다.
이메일이나 전화를 통해 직접 문의하실 수 있습니다.
Email Contact
edu@cyram.comMain Support
1660-4230교육 비용은 소속 기관(대학·교육기관 / 일반·기업) 및 교육 시간에 따라 산정되며, 상세 상담을 통해 최종 안내해 드리고 있습니다.
※ 연구 지원을 위한 교육기관 특별 할인이 적용됩니다.
교육 문의가 정상적으로 접수되었습니다.
담당자가 검토 후 신속히 연락드리겠습니다.