클래스 소개

텍스트데이터 분석의 A to Z를 담은 단 하나의 강의!

텍스트마이닝(Text Mining)이란 무엇인가요?

텍스트마이닝은 웹페이지, 블로그, 소셜 네트워크, 이메일 등 전자문서로 된 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하여 분석하는 방법입니다.

자연어(Natural Language)로 구성된 비정형 텍스트 데이터에서 패턴이나 관계를 추출하여 의미를 도출해 내는 마이닝 기법으로, 텍스트 데이터 마이닝이라고도 합니다.

✅ 텍스트마이닝, 왜 필요할까요?

텍스트마이닝이 분석하는 비정형 데이터의 대표적인 예는 사람들이 소셜 네트워크, 블로그 등에서 생산해 내는 정보입니다.

즉, 텍스트마이닝 프로세스를 이용하면 유저의 게시물을 분석하여 소비 선호도나 여론의 경향을 파악하고 중요한 비즈니스 결정을 내릴 수 있게 되기 때문에 빅데이터를 분석하는 텍스트마이닝 프로세스는 점점 더 중요해지고 있습니다.

이처럼 고도화된 데이터 분석이 가능한 텍스트마이닝! 본 클래스에는 한글 텍스트마이닝의 기본부터 실전까지 디테일한 내용을 담았습니다. 텍스트마이닝 활용 능력을 극대화시키고 싶다면, 지금 바로 본 클래스를 수강해보세요!

파이썬을 활용한 텍스트마이닝! 지금 바로 공부하세요!

왜 데이터캠퍼스의 텍스트마이닝 클래스인가요?

텍스트마이닝 기술은 데이터 마이닝, 자연어 처리, 정보 검색, 시각화, 데이터베이스 그리고 기계 학습 등 다양한 분야의 이론 및 실무가 복합적으로 연결되어 있습니다. 그렇기 때문에 개념 하나하나 디테일하게 배워야 좋은 방향으로 실전 활용 능력을 극대화할 수 있게 됩니다.

바로 이 점을 알기에, 본 강의는 20년 이상 경력의 데이터 분석 전문가가 여러 경험과 검증된 전문성을 바탕으로 비정형 데이터인 텍스트의 이해부터 고급 분석까지를 다루고 있습니다.

한글 텍스트마이닝에 특화된 강의로서, 하나의 실제 논문 주제를 가지고 수집부터 최선 기법을 활용한 분석까지 진행하면서 텍스트 분석의 핵심 개념, 과정별 실전 체크, 분석 과정에서 부딪치는 문제와 해결 방법 등을 배워 텍스트마이닝 습득에 목적이 있는 분들에게 적합한 강의입니다.

수강 효과

비정형 자료인 텍스트 데이터의 구조를 이해하고 분석과 전반을 이해하게 됩니다
텍스트데이터의 전처리 과정의 중요성을 알고, 전처리 방법, 핵심 체크 포인트를 습득하게 됩니다.
텍스트 분석의 분석 방법으로 기초분석, 연관분석, 감성분석, 군집 및 토픽모델링을 이해하게 됩니다.
최신 기법인 word2vec과 doc2vec 등 모든 분석을 수행할 수 있습니다.
실제 하나의 텍스트 데이터 셋을 활용해 아래의 과정을 수행하여 실전 활용 능력을 완벽하게 갖출 수 있습니다. ([과정] 영어, 한글의 수집→정제→워드 클라우드→연관분석→감성분석→클러스터링&토픽모델링→word2vec, doc2vec)