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빅데이터·텍스트마이닝
논문 분석 입문 무료 강의
데이터 수집·전처리부터 빈도 분석, 결과 해석, 감성분석까지.
파이썬이 처음이어도 코드를 실행하며 따라 할 수 있어요.
AI공학박사 이진규해피AI 대표 · AI소프트웨어학과 겸임교수
5개챕터
12개수업
96분총 강의시간
0 / 12 수강
💡 강의는 인프런 강의창 하나에서 재생돼요. 다 보면 아래 바의 [다음 강의 ▶]만 누르면 같은 창에서 바로 다음 강의가 열려요.
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📁 실습자료 전체 받기뉴스 데이터 5,611건 · 실습 코드 · KNU 감성사전 (14MB)
이 강의를 들으면
✓텍스트마이닝 논문 분석의 전체 흐름을 이해
✓코랩에서 형태소 분석과 단어 빈도(TF)를 직접 계산
✓빈도표를 논문의 결과 문장으로 해석하는 방법
✓KNU 감성사전으로 긍정·부정 비율 분석
📁 보기만 하지 말고, 직접 해 보세요
1
실습자료 받기강의 아래 [실습자료 받기] 또는 전체 받기
2
Google Colab에서 .ipynb 열기파일 → 노트 업로드 (설치 없이 브라우저에서 실행)
3
엑셀·CSV 데이터 올리기왼쪽 파일 창에 함께 받은 데이터 파일 업로드
4
📁 실습자료 전체 받기 (14MB)위에서부터 차례로 실행강의 화면과 같은 결과가 나오는지 확인
커리큘럼
5챕터 · 12수업 · 96분CH 1텍스트마이닝 시작하기빅데이터 논문 분석, 전체 흐름부터
01텍스트마이닝 소개 및 수집 과정 설명3분 50초▶
CH 2파이썬으로 전처리·빈도 분석코랩에서 형태소 분석부터 단어 빈도까지
02데이터 전처리 1 (konlpy를 활용한 형태소 추출)7분 45초▶03데이터 전처리 2 (konlpy를 활용한 형태소 추출)12분 15초▶04빈도(TF) 구하기5분 49초▶📁실습자료 받기빅카인즈 뉴스 5,611건 · 실습 코드(02~04강 공통)7MB ↓
CH 3결과를 논문으로 해석하기표를 읽고 연구방법·결과 문장으로
05단어 빈도(TF) 해석법(기본)4분 25초▶06(연구논문 작성) TF, TF-IDF 작성법4분 02초▶
CH 4네트워크·토픽모델링 맛보기UCINET 시각화와 최신 BERTopic
07UCINET을 활용한 네트워크 그래프 시각화(NetDraw 활용)12분 46초▶08BERTopic 모델 소개9분 49초▶
CH 5KNU 감성사전 감성분석사전 기반 감성분석을 처음부터 끝까지
09KNU 감성사전 소개6분 31초▶10감성분석용 데이터 전처리13분 44초▶11KNU 감성사전을 활용한 감성분석11분 34초▶12감성분석 기초 통계량 구하기3분 16초▶📁실습자료 받기KNU 감성사전 · 뉴스 데이터 · 실습 코드(09~12강 공통)7MB ↓
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입문을 마쳤다면
논문 분석 실전으로
무료 강의에서 익힌 흐름 그대로, LDA·BERTopic·CONCOR·논문 작성법과 실전 라이브 풀버전까지 44개 수업으로 이어집니다.
✓ 무료 강의
입문 12강→실전 과정
+44강
입문 12강→실전 과정
+44강
1
이론과 데이터 수집TF·TF-IDF·LDA 이론 · 빅카인즈 뉴스 기사 수집
4강2
빅카인즈 뉴스 분석 실습 전 과정TF-IDF · LDA 토픽 수 결정(Perplexity·Coherence) · LDAvis · ChatGPT로 결과 해석
13강3
네트워크·토픽모델링 실습UCINET용 데이터 추출 · CONCOR 군집 · BERTopic 연구논문용 토픽 추출
3강4
감성분석 심화와 논문 작성법긍·부정 어휘 추출 · 연구 과정·LDA 분석 작성법 · 방향 잡는 Tip
8강5
[26년 11월] 실전 라이브 강의 풀버전RISS 수집·전처리 · 네트워크·CONCOR · LDA·Sentence-BERT · BERTopic·GPT 감성분석 · Word2Vec
8강 · 15시간실습 코드·데이터 제공2026.11 라이브 8강 추가★ 4.4 수강평수강생 174명
실전 과정 이어서 듣기 →연구논문 작성을 위한 빅데이터·텍스트마이닝 분석 실전 (인프런)
무료 강의 12강과 구버전 실습 8강도 포함된 전체 과정입니다 · 분석 도구와 방법을 배우는 강의이며 논문 대행은 하지 않습니다