Python을 활용한 소셜 빅데이터 분석

"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.

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.

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

40강의 체계적인 커리큘럼으로 AI의 기초 이론부터 각 알고리즘의 응용 AI 기술까지 학습합니다. 수학적 직관과 R코딩 알고리즘 학습 및 실습을 통해 데이터 분석, 머신러닝 및 이에 대한 응용툴의 알고리즘의 모델러를 꾸미는 것과 선택 활용하는 내용까지 즉시 적용 가능한 AI 모델 개발 역량을 갖춥니다.

R프로그래밍을 이용해 누구나 빅데이터 분석을 할 수 있도록 데이터의 기본적인 개념, R의 유용한 함수와 패키지, 데이터 분석 실습을 담았습니다.

미래의 데이터 분석 전문가가 되고 싶으신가요? 이제 그 기회를 잡으세요! 최첨단 인공지능 기술과 빅데이터를 통해 무한한 가능성을 탐구하고, 강력한 인사이트를 도출하는 방법을 배우는 특별한 기회입니다.

어려운 함수 기반의 엑셀은 그만, 클릭 몇 번으로 엑셀 고급 기능을 활용하는 과정! 업무 활용도는 높지만 생소한 기능의 엑셀 고급 기능을 효과적으로 학습하며 업무 자동화와 데이터 전처리, 데이터 모델링, 고급 시각화 역량까지 한번에 습득, 데이터 분석 레벨을 쑥쑥 올려보자!

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

파이썬 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 워드클라우드 시각화, 형태소 분석, 토픽모델링, 군집화, 유사도 분석, 텍스트데이터 벡터화를 위한 단어 가방과 TF-IDF, 머신러닝과 딥러닝을 활용한 텍스트 분류, 허깅페이스 활용법

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

ADsP 요약본 + 기출 풀이. 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

R로 빅데이터 분석기사 실기를 준비하는 분들이 시험을 대비할 수 있도록 도와드립니다. 빅데이터 분석기사 실기 시험에 출제되었던 문제들을 바탕으로 꼭 필요한 부분들만 선별해서 알려드립니다. 과정을 완료하시면 빅데이터 분석기사 실기 합격에 한 걸음 다가가실 수 있습니다. 최근 시험 기출 문제를 리뷰하고 관련 스크립트와 데이터를 업로드 해두었습니다. 최근 시험에 대한 내용도 확인하세요.

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.

xlsxwriter 튜토리얼로 배우는 Python 엑셀 프로그래밍의 기초 강좌입니다. Python과 엑셀을 사용하여 데이터를 분석하고 업무를 자동화 할 수 있습니다.

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 빅데이터를 처리하는 방법 & 파이썬을 이용해 아파치 스파크로 빅데이터 코드를 개발하는 법을 가르쳐 드립니다. 현재 14년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬을 이용해, 빅데이터 직군에서 꼭 알아야하는 아파치 스파크에 대해서 쉽고 깊게 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

2025년 젠슨 황이 직접 언급한 Physical AI, Perception AI, Generative AI, Agentic AI 그리고 Physical AI의 시대가 온다. 빠르고 간단하게 Physical AI를 직접 체험해봅니다. HuggingFace의 LeRobot 라이브러리와 실물 로봇과 함께 Physical AI를 체험해보세요.

최신 Transformer 기반 PixArt와 경량 적응화 SANA를 이론부터 코드까지 단계별로 구현합니다. I·II편에서 다룬 DDPM·DDIM·LDM·DiT를 바탕으로, 텍스트 인코더 연결, 샘플러(DDIM/ODE), v-예측/CFG 튜닝, 소규모 데이터 스타일 미세튜닝까지 실습 위주로 완주합니다.

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

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.