○ 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=382
