빅데이터/텍스트마이닝 분석법 (LDA,BERTtopic,감성분석,CONCOR with ChatGPT)
안녕하세요 선생님 제가 LDA분석방법으로 연구를 진행중인데 이 LDA분석 방법의 단점을 개선한 방법으로 딥러닝 방식인 BERTopic 분석 방법이 최근 등장해서 연구논문에 조금씩 등장하는걸 확인했습니다. 그래서 이 분석 방법에 흥미가 생겨 어떻게 할 수 있는지 인터넷, 책 등을 아무리 찾아봐도 직접적으로 연구에 어떻게 적용해서 하는 건지, 딥러닝 방식이라 학습시키는 데이터(말뭉치)는 또 어떻게 준비하는 건지.. 도통 모르겠고 도움을 받을 수 있는 길이 없는거 같아서 답답한 마음에 한번 여쭤봅니다. 혹시 연구논문에 적용가능한 BERTopic 분석 방법에 대한 강의를 올려주실 계획은 없으실지 궁금합니다!
안녕하세요 비전공자 직장인입니다. 퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데, 단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데 이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다. 일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??
선생님, 강의 열심히 보고 있는데 제가 5월 중순부터 시작하면서 조금 일찍 시작했는데도 불구하고 암기 할 게 너~~~~~~무 많아서 큰일입니다 ㅠㅠ 단권화 시키려고 실기용 교재를 샀는데 정말 정말 이것만큼은 꼭! 외우고 가야하는 코드나 문법같은거를 정리해주실 수 있나요? (강의나...파일로) 사실 고득점 합격은 바라지도 않고 60점 턱걸이로라도 너무 붙고싶습니다!
Jayce님 안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 강의 주제 정말 좋습니다. 딕션도 좋으셔서 강의 퀄리티가 배가 되는듯 합니다. 코드 스타일도 깔끔해서, 많은 도움이 됩니다 강의 구성이 Git의 전체적 아키텍쳐와 기능 구현으로 구성되어있습니다. 서비스로직을 작성하듯, API 엔드포인트의 요구조건을 보고 구현 및 설계를 하신 것 같습니다. 다만, 실제 Git 프로젝트의 코드 설계는 강의에서 언급하지 않습니다. 코드간 역할 분리 (클래스 기반 프로젝트라면) 클래스간 역할 분리 로직 상 세부적 알고리듬 적용 최적화 알고리듬 등 등 document로 분석을 마무리하는 것은 좋은 접근이지만, 오픈소스 내부의 번뜩이는 아이디어는 코드는 직접 볼 수 없는 아쉬운 방법이라고 생각합니다. 오픈소스(방대한 양의 코드로 이루어진 프로젝트)를 분석할 능력을 길러 더 깊게 이해하고 싶은데, 강의자체가 학습 능력 코칭이 아니기에 글로 남겨봅니다. 물론, document도 보고 소스코드도 보면서 능력을 기르는 것이겠으나, Jayce님의 생각이나 조언을 들어보고 싶습니다.
안녕하세요 선생님 빅데이터 분석에 관심이 있어 파이썬을 1도 모르는 상태에서 시작해 현재 선생님의 강의를 통해 많은 도움을 받고 있습니다. 현재 텍스트 마이닝 분석 방법으로 쓴 논문들을 보면 쇼핑몰 댓글 부터 해서 각종 SNS(페이스북, 인스타그램 등)의 댓글을 분석한 논문들을 많이 살펴볼 수 있는데 현재 파이썬 초보로서 데이터를 수집하는 과정(웹크롤링)이 제일 중요하고도 어려운 것 같습니다. 현재 텍스톰이나 빅카인즈 같은 웹사이트를 이용하는 것 말고 파이썬 으로 다양한 데이터를 직접 웹크롤링 해서 데이터를 수집하는 방법을 집중적으로 다룬 강의는 거의 찾아보기 어렵더라구요..ㅠㅠ 블로그 등에 검색해보면 코드가 공개된 것도 있지만 여기저기 코드 방식이 다 다양하고 막상 적용해서 실행해보면 또 에러 생기고 이유는 모르겠고 답답하더라구요. SNS 채널 및 쇼핑몰 댓글 등을 웹크롤링 하는 과정을 하나하나 다 보여주는 강의가 있으면 좋겠다고 생각하고 있는데 혹시 이렇게 여러 채널의 웹크롤링 과정만 다룬 강의를 올려주실 계획은 없으신지요?
안녕하세요. "실무로 배우는 빅데이터 기술" 교재와 15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트 강의에 열정을 쏟고 있는 학생입니다. 커뮤니티 게시판에 '고민있어요' 배너를 보고, 제 학습과 관련된 고민을 나누고자 글을 쓰게 되었습니다. 제 경험을 간단히 소개하자면, 약 2년간 직장에서 파이썬을 활용하여 크롤링, 분산 처리, API, DB 관리 등을 통해 데이터 수집 및 모델링 업무를 해왔습니다. 이후 데이터 엔지니어로 전환하면서, 본격적으로 이 분야를 공부하기 시작했습니다. Hadoop 생태계나 리눅스는 이전에는 이름만 들어본 적이 있었는데, 이번 강의를 통해 직접 프레임워크를 구축하고 설정하며, 데이터를 쌓아보는 경험은 정말 뜻깊습니다. 특히 Cloudera나 Git에서 'bigdata2nd-master' tar 파일을 받아 시스템을 구축하는 과정을 통해 전체적인 워크플로우와 업무에 대한 이해를 넓힐 수 있었던 점은 다른 어떤 강의보다 만족스러웠습니다. 처음 프레임워크를 하나하나 구축하고 설정하는 과정이 매우 어렵게 느껴졌는데, 이번 강의를 통해 크게 성장할 수 있었습니다. 강의 중 강사님께서는 프레임워크 자체에 집착하기보다는, 요구사항을 통해 세부적인 요구사항을 도출하고, 이를 해결하는 방법에 중점을 두라는 조언을 주셨습니다. 프레임워크가 어떻게 활용되는지를 이해하고, 실제 문제 해결에 적용하는 방향으로 학습하라는 조언은 매우 감사했습니다. 하지만, 저의 고민은 여기서 시작됩니다. 저만의 공부와 업무를 진행할 때, 대부분의 경우 도커 컨테이너 내에서 conf, yaml, Dockerfile 등을 직접 구성하거나 수정해야 할 것으로 압니다. Cloudera를 사용하지 않고 직접 프레임워크를 설계하며 공부를 해보고 싶은데, 이에 관련된 다른 강의나 학습 방향에 대한 조언을 구할 수 있을까요? 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
안녕하세요? 이번에 선생님의 시스템 프로그래밍 강의를 1회독 한 개발자 지망생입니다. 현재 나이는 33살이며 개발지식이 전무하였고, 웹개발을 공부한지는 1년 정도 되었습니다. 현재는 자바 스프링과 node.js와 next.js로 간단한 게시판 만들기 및 기본적인 배포 정도만 할 수 있습니다. 영어실력은 아직 중학교 수준이지만 그래도 틈틈히 하고 있습니다 컴퓨터 및 이과적 지식들이 매우 흥미로워서 늦은 나이에 학구열적으로 성격 및 취미까지 변하였습니다. '기술 공부'과 '일의 보람' 에 관심이 많아서 보안 업계에 관심이 있었는데, 시작을 웹개발이 아닌 아예 바로 보안 쪽으로 하면 어떨까 해서 이것저것 알아보았습니다. 보안컨설팅 쪽은 정말 기술적 성장과는 거리가 멀어보였고... 보안관제와 침해대응 쪽은 경력이 쌓이며 PM(관리영역)으로 가도록 루트가 정해진 것 같았고, 요즘은 클라우드 기반의 데브섹옵스 쪽도 비젼이 밝아서 많이 간다고 하던데, 하지만 이쪽도 PM으로 빠지는 것 같던데, 클라우드 데브섹옵스가 매우 신생직종이라, 저도 정확히는 잘 모르겠습니다. 그래서 기술 공부를 놓치지 않을 수 있는 곳이 모의해킹과 보안 소프트웨어 개발 2가지인 듯 하였습니다. 그 중에서 보안 소프트웨어 개발 쪽이 연차가 쌓여도 개발자의 기술적 성장을 놓치지 않고, 계속 기술 공부를 할 수 있으며 범죄를 예방/조치 한다는 일의 보람도 잡을 수 있다고 생각하게 되었습니다. 그래서 널널한 개발자님의 영상 중에 이스트소프트 제품을 보며 포트폴리오를 추천해주시는 영상 ( https://www.youtube.com/watch?v=PI_Acog-aEo&t=1068s )을 보고 공부를 더 진득히 하여 바로 해당 제품 포트폴리오를 준비해볼까 생각하는 와중에, 아래와 같은 궁금증을 갖게 되어서 교수님의 혜안을 빌리고자 글을 쓰게 되었습니다. 질문1. 혹시 자바/스프링을 사용하는 si 업계에서 개발자 경험을 먼저 해보는게 나을까요? 질문2. 보안이 아닌 다른(보안제품보다 난이도가 낮은) c/c++ 제품 포트폴리오를 준비하여서 보안 외 c/c++ 개발 경험을 먼저 해보는게 나을까요? 질문3. 개발자 현직 경험이 전무한 상태로, 바로 보안 제품 포트폴리오를 만들기 위한 공부를 시작하는게 나을까요? 질문4. 다른 보안직군 대비 취직 난이도가 괜찮다고 하는 보안관제를 먼저 들어가보는게 나을까요? 질문5. 보안 소프트웨어 개발자가 보안직군 중 유일하게, 연차가 쌓여도 기술지식 공부에 손을 놓치지 않을 수 있는 직군이 아닐까? 하는 제 생각이 맞는건가요?
[실전]텍스톰 TEXTOM 실전 강의: 빅데이터 논문 작성을 위한 텍스트 분석/텍스트마이닝
N-gram 분석은 N개 단어의 연쇄를 확률적인 수치를 산출하고 시각화하는 방법으로 대용량의 문서에서 특정 단어 뒤에 위치하는 단어나 음절의 빈도를 정량적인 수치로 나타낼 수 있다(Kang & Lee, 20019). 단어 간 연결방향이 화살표를 통해 시각화되며 화살표의 굵기 크기를 통해 연결강도가 결정된다(Yoo et al., 2019). 또한 연관 단어 간 관계성을 분석하면 단어간 관계 파악에 용이다하다(Kim, 2020). 본 연구에서는 Textom에서 제공하는 N-gram 텍스트마이닝 기법 시 데이터의 흐름과 이해를 하기 위해 가장 먼저 기초 분석 자료로 활용되는 기법이기도 하다. 단어빈도에 기반한 분석은 전체 문서 내에서 특정 단어의 풀현 빈도를 나타낸다. 문서 내에 특정 단어가 등장하는 횟수를 나타내며 이수치값이 클수록 문서에서 자주 사용하는 단어임을 의미한다(Jang et al.,2018). 높은 출현 빈도를 나타내는 단어는 대체로 연구주제와 관련된 함축된 의미를 내재하고 핵심 단어로 작용 할 수도 있다(Lee,2022).
