○ 교육목적
조직 목표와 전략 및 방침에 따라 텍스트 분석 필요성을 판단하여 텍스트 분석 전체 프로세스를 기획하고 관리
분석 대상 텍스트 데이터의 특성, 문맥 및 목적에 적합한 텍스트 분석 기법과 절차를 판단
텍스트 데이터 분석을 통해 도출하고자 하는 최종 결과물에 적합한 분석 방법론과 산출물을 사전 계획
○ 교육내용
1차시
텍스트 데이터 분석 기법 소개
KoNLP를 이용한 자연어 형태소 분석
2차시
텍스트 문장의 수집
텍스트 데이터 파싱 및 스테밍 기술
3차시
조건에 따른 키워드 추출
특정 단어 추출하기
4차시
단어-문서 행렬 변환 기술(TDM)
R을 이용한 TermDocumentMatrix 분석
5차시
말뭉치 빈도수 분석
TF-IDF를 이용한 연관 관계 분석
6차시
텍스트 데이터 분석 활용 전략
텍스트 분석 프로세스
7차시
텍스트 데이터 분석 기법
텍스트 데이터 분석 절차
8차시
빅데이터 분석 방법론
텍스트 데이터 산출물 사전 계획
9차시
토픽별 필요 단어 분류
10차시
긍정◎부정 감성분석 사전 만들기
R을 활용한 감성분석 및 SNA 분석
11차시
텍스트 데이터 예측을 위한 머신러닝 기법
텍스트 데이터 예측을 위한 머신러닝 실습
12차시
텍스트 데이터 분석 결과 시각화하기
데이터 분석 결과 시각화 기법들
13차시
정형-비정형 데이터 분석 모델 기획
정형-비정형 데이터 분석하기
14차시
공공 데이터 분석
공공 데이터 분석 실습
15차시
분석 목적 인사이트 도출
R로 하는 분류 기법 실습
16차시
예측 및 데이터 평가
예측 분석 및 평가 방법
신청하기 :https://kacademy.kisti.re.kr/eduappl/eduappl/eduActiveViewInfo.do?crsOprtnSeq=31
