[NetMiner 4] 네트워크 데이터 전처리

"NetMiner 5 입문자를 위한 첫걸음, 기초 사용법부터 논문 데이터 분석까지 한 번에!"

"사회적 여론 트렌드를 빠르게 파악하는 방법! 뉴스, 커뮤니티 데이터 분석 교육" • 뉴스 데이터는 최신 사건, 경제 변화, 정치 동향, 자연재해 등 중요한 정보가 담겨 있어 기업 혹은 개인이 이러한 변화를 신속하게 파악하는 데에 활용할 수 있습니다. 온라인 커뮤니티 데이터는 다양한 주제에 대한 이용자들의 의견 및 정보들이 담긴 텍스트 데이터로서 사회적, 문화적 인사이트를 제공합니다. • 뉴스, 커뮤니티 데이터와 텍스트 분석, 텍스트 네트워크 분석 방법을 이용하여 시장 분석, 정책 및 의사 결정, 대중의 반응 분석, 트렌드 분석, 교육 및 연구, 위기 대응 및 재난관리 등 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다.

본 교육은 NetMiner를 이용하여 소셜 미디어 데이터를 수집, 모델링, 분석하는 방법을 학습하는 과정입니다. NetMiner의 소셜 데이터 수집기(SNS Data Collector)를 활용하여 유튜브의 데이터를 수집·구성하는 방법, 소셜 미디어 데이터의 유형과 구조에 대한 이해와 모델링, 영향력·토픽·트렌드 등 소셜 미디어 분석 방법에 대해 이론과 사례, 실습을 중심으로 진행됩니다.

본 과정은 논문 데이터를 직접 수집하고, 전처리하는 과정을 거쳐 소셜 네트워크 분석을 통해 연구 동향을 파악하는 방법에 대한 교육입니다. 서지 정보 수집기(Biblio Data Collector)를 통한 데이터 수집, ‘논문’과 ‘저자'가 연결된 2-모드 관계를 ‘저자’와 ‘저자’가 연결된 1-모드 네트워크로 변환하는 방법, 초록 등의 비정형 텍스트 데이터에서 단어 추출 및 키워드 네트워크 분석과 시각화 방법에 대해 실습을 중심으로 학습합니다.

본 과정은 빅데이터 분석에 적합한 프로그래밍 언어인 파이썬(Python)을 활용하여 웹, SNS 등 소셜 빅데이터를 직접 수집하고, 가공하고, 분석해보는 교육 과정입니다. 파이썬 프로그래밍 실습을 ‘따라하기’ 형식으로 진행하여 프로그래밍 경험이 없는 인문, 사회과학 연구자들이 쉽게 학습할 수 있습니다. 본 과정을 수강하시면 파이썬 습득 + 데이터 수집 + 빅데이터 분석이 모두 가능해 집니다.

본 과정은 NetMiner 텍스트 네트워크 분석 기능을 활용하여 뉴스기사,트위터, 연설문과 같은 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 방법을 다루고 있습니다. 비정형 텍스트 데이터에서 단어를 추출하고 토픽 발굴, 단어 네트워크 구성 및 시각화, 핵심 키워드 선정까지 텍스트 네트워크 분석 전 과정에 대한 이론적 기초를 쌓을 수 있습니다. 또한 넷마이너를 이용하여 뉴스기사와 트위터 실제 데이터에 분석 방법을 적용하는 실습을 진행합니다.

구매자-상품, 이용자-콘텐츠, 단어-문헌처럼 현실 데이터의 대다수는 '2-모드' 관계임에도, 일반적인 1-모드 분석 방식을 무작정 적용하다가 지표 왜곡이나 데이터 변환의 한계에 부딪히셨나요? 2-모드 네트워크의 핵심 원리부터 데이터 변환(Conversion) 및 직접 분석(Direct/Bipartite) 접근법, 그리고 NetMiner를 활용한 이용자 프로파일링과 연관 분석 실습까지 명쾌한 해법을 제시합니다. 데이터 변환과 지표 산출에서 헤매는 시간을 줄이고, 텍스트·서지·SNS 데이터를 아우르는 독보적인 2-모드 네트워크 분석 역량으로 연구와 실무의 인사이트를 한 단계 끌어올려 보세요.

• SNA에서 중요하게 연구되어 왔던 네트워크 내 역할(Role)과 지위(Position)를 분석하는 방법론을 소개하고 NetMiner를 이용한 실습을 통해 원리를 이해하며, 활용사례들을 살펴볼 수 있는 내용으로 구성되어 있습니다. • 본 교육과정을 통해 다양한 측면에서 중개(Brokerage)역할을 측정하고, 네트워크 내 행위자의 역할과 지위를 관계 패턴을 통해 판단하며, 역할 그룹 간의 관계로 전체 네트워크를 요약함으로써 복잡한 네트워크를 구성하는 핵심적인 구조를 발견해 볼 수 있습니다.

본 과정은 네트워크 데이터의 분석 결과를 통계적으로 어떻게 이해하고, 통계량의 유의미성을 어떻게 검정할 수 있는지에 대해 학습합니다. 전통적인 통계 방법인 교차분석, 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등을 시도할 때 네트워크 데이터나 네트워크 지수가 갖는 특성이 유의성 검정에 미치는 영향을 알고 적절한 방법을 사용해야 합니다. 본 과정은 변수 간 연관성 분석, 네트워크 지수의 유의성 검정, 여러 네트워크 간 연관성 분석 등 연구자들이 자주 당면하는 분석 주제 별 예시와 넷마이너 실습으로 구성 되어있습니다.

네트워크에서 개체들이 밀도 높게 연결되어 있는 그룹을 응집그룹이라고 합니다. 연결이 많이 나타나는 응집된 그룹을 찾아내는 다양한 방법들 중에서 자주 활용되고 있는 클릭, k-코어, 컴포넌트, 커뮤니티 등의 분석방법에 대해 자세하고 깊이 있게 다루고 있습니다. 이 교육과정을 통해 네트워크 데이터에서 핵심적인 그룹을 찾거나, 밀접하게 연결되어 있는 클러스터를 발견해 보세요.

네트워크 상에 나타나는 특정 노드의 중요한 정도를 네트워크 중심성이라고 합니다. 이를 측정하는 다양한 방법이 있는데, 그 중 대표적이면서 범용적으로 활용되고 있는 7가지 중심성 지수들에 대해 자세히 알아보고 실제 데이터를 통해 분석해 보는 내용으로 이루어져 있습니다. 교육 과정을 통해 다양한 네트워크 데이터에 적합하게 중심성 지수를 선택하고 적용해 보세요.

네트워크 데이터 분석에서 가장 기초적으로 시도하는 것이 네트워크 특성에 대한 분석입니다. 노드와 링크의 빈도수부터 시작하여 연결선 수의 분포 특성, 밀도, 최단 거리, 응집 계수 등 네트워크의 구조적인 특징을 설명하는 다양한 지수들의 원리와 의미에 대해 자세하게 다룹니다. 네트워크 구조가 어떠한지 수치적으로 측정할 수 있다면 다른 네트워크들과의 비교가 가능해집니다. 이 교육과정을 통해 여러분의 네트워크 데이터가 가진 특성을 다양한 측면에서 정의해 보세요.

네트워크 데이터를 시각적으로 확인하고 구조를 탐색하며 분석 결과를 효과적으로 표현하기 위해서는 다양한 시각화 방법을 이해하고 적용할 수 있어야 합니다. 넷마이너는 네트워크 데이터와 분석 결과를 효과적으로 표현할 수 있는 기능들을 제공하고 있습니다. 이 교육과정을 통해 여러분의 네트워크 분석 결과를 심미적으로 표현하고 핵심 내용을 효과적으로 전달해 보세요.

이 교육과정은 넷마이너(NetMiner)라는 분석 툴에 대해 소개하고 기초적인 사용 방법을 다루고 있습니다. 데이터 파일을 열고, 편집하며 외부 데이터를 가져오고, 시각화, 분석을 실행하는 방법에 대해 기초 실습을 진행하여 처음 넷마이너를 접하는 분들의 거부감과 어려움을 줄여줍니다.

데이터는 있는데 이걸 어떻게 파이썬에서 읽어 들이고 처리해야 할 지 막막하신가요? 걱정하지 마세요. Pandas의 마법으로 처리할 수 있습니다. Pandas는 가장 강력하고 효율적이며 유용한 데이터 처리 라이브러리입니다. Pandas로 데이터 전처리 Skill-UP! 인사이트 팍팍!

정보문화사에서 출간된 SQL200제 책의 저자 직강 강의 ! 그동안 수많은 데이터 분석가들이 유연수 강사의 SQL 강의로 데이터 검색 기술에 날개를 달았습니다.

국내 1호 데이터 인문학자 신도용 강사의 누구나 쉽게 시작하는 데이터 입문 강의! 방대한 양의 데이터를 제대로 읽고 제대로 활용할 수 있는 데이터 기반 사고를 갖춰 보아요!

빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.

치열하고 복잡한 반도체 공정 분야 취업시장에서 다른 사람들이 간과하기 쉬운 중요 역량을 소개합니다

이 교육과정은 넷마이너(NetMiner)라는 분석 툴에 대해 소개하고 기초적인 사용 방법을 다루고 있습니다. 데이터 파일을 열고, 편집하며 외부 데이터를 가져오고, 시각화, 분석을 실행하는 방법에 대해 기초 실습을 진행하여 처음 넷마이너를 접하는 분들의 거부감과 어려움을 줄여줍니다.

ADsP 자격증 All-In-One 강의! 초단기 완성! 참고 서적: "모두의 ADsP 치트시트" https://wikidocs.net/book/18829

‘경영정보시각화능력 자격증’ 과정은 무엇을 배우는 걸까요? 이 자격증 과정은 데이터를 잘 분석하고, 보기 쉽게 시각화해서, 회사나 조직에서 중요한 결정을 내릴 때 필요한 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 능력을 키우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 쉽게 말해, 단순히 데이터를 보는 것이 아니라, 그 안에 숨겨진 의미를 찾아내고, 이를 다른 사람들에게 잘 설명할 수 있도록 그림, 표, 그래프 등으로 표현하는 기술을 배우는 과정입니다. 이 과정을 통해 여러분은: 데이터를 통해 전략적으로 생각하는 힘을 기르고, 실제 업무에 바로 쓸 수 있는 실무 역량을 키우며, 신의 전문성과 경쟁력을 높일 수 있습니다. 이 강의를 통해, 경영과 데이터를 연결하는 능력을 기르고, 데이터를 이해하고 설명하는 전문가로 한 걸음 더 성장해 보세요.

이 강의를 통해 수강생은 빅데이터 공모전 및 자소서 등 실제 자료를 확인하고 공부와 취업 준비 방향을 잡을 수 있을 것으로 예상합니다.

이젠 직감이 아닌 데이터로 말하는 시대. ChatGPT와 함께 데이터 분석을 쉽게 배워보세요!

빅데이터 비즈니스의 핵심을 이해하고, 현업에서 마케팅전략에 어떻게 활용할 것인가에 대한 인사이트를 제공합니다.

경영정보시각화능력 실기 시험에 필요한 태블로 (Tableau) 시각화 툴에 대해서 알아봅니다. 더 이상 주저하지 말고 도전해 보세요!

하둡과 빅데이터를 배우고자 하는 수강생들은 이 과정을 통해 빅데이터 세계를 경험하는 놀라운 발전을 기념할 것입니다!

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

"데이터 분석, 더 이상 복잡한 파이썬 문법과 엑셀 함수에 갇혀있지 마세요." 본 과정은 최신 AI 에이전트를 나만의 전담 데이터 분석가로 고용하여, 엑셀 및 구글 시트부터 파이썬(Python) 연계 분석까지 데이터 처리의 전 과정을 자동화하는 실무 중심 마스터 클래스입니다. 어려운 코딩 지식 대신, 자연어로 대화하듯 명령하는 최신 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 방식을 도입하여 비전공자도 진입 장벽 없이 데이터 분석에 입문할 수 있습니다. 데이터 전처리, 시각화, 보고서 작성까지 이어지는 실제 업무 데이터를 활용한 종합 실습을 통해, 당장 내일 현업에 적용할 수 있는 강력한 AI 워크플로우(Workflow)를 경험해 보세요. AI 에이전트, 엑셀 데이터분석, chatGPT, 제미나이(Gemini), (Python), Genspark, 구글 코랩(Colab),챗봇, Google Antigravity, 노트북LM(notebookLM) 활용 강의

삼성전자 DS부문 메모리·S.LSI·Foundry·TSP·AVP 평가및분석, SK하이닉스 PE·AE·Solution PE를 준비하지만 사업부와 직무 차이에서 막히는 취업준비생을 위한 강의입니다. 제품평가 직무의 실제 업무 흐름을 기준으로 회사별 직무명을 정리하고, 본인의 전공 경험을 자소서와 면접에서 쓸 수 있는 직무 언어로 바꾸는 방법을 배웁니다. Analog 회로설계, Verilog/FPGA, 공정 실험, 데이터 분석 경험 등을 수율·Wafer Map·Shmoo Plot·불량 분석 키워드와 연결해 지원 전략을 세울 수 있습니다.

"빅데이터+AI 풀스택 개발" - AI에 생명력을 불어 넣는 빅데이터 구축 과정을 파일럿 프로젝트 형식으로 진행합니다. 요구사항을 파악해 단계별로 플랫폼을 구성하고, 스마트카 데이터 탐색과 분석을 수행 합니다.

데이터 웨어하우스(DW)의 반복적인 파이프라인 관리, 이제 dbt로 그 고통의 굴레에서 해방되세요! dbt가 제공하는 효율성 위에서, 비즈니스 중심의 데이터 모델링, 효과적인 데이터 생애 주기 관리 등 더 높은 가치를 창출하는 데이터 분석 엔지니어로 거듭나세요.

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