[NetMiner 4] 소셜 미디어 데이터 수집과 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 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.

네트워크 분석을 통해 정확하고 의미 있는 결과와 시사점을 얻기 위해서는 분석방향과 방법에 따라 적합하게 데이터를 처리해주어야 합니다. 본 교육과정은 네트워크 데이터를 준비하고 입력할 때 알아야 할 필수적인 전처리 방법들을 설명하고, 실제 데이터를 가지고 넷마이너를 이용하여 다양한 데이터 클리닝, 추출, 변환 방법을 실습합니다.

이 교육과정은 소셜 네트워크와 소셜 네트워크분석(SNA)이란 무엇인가?부터 시작하여 관련된 주요 이론과 분석 방법, 네트워크 데이터를 이해하고 관찰한 현상으로부터 네트워크 데이터를 구축하는 구체적인 프로세스, 연구 설계 과정에 대해 설명하고 있습니다. 소셜 네트워크 분석을 위한 첫 단추를 끼우는 과정으로서 데이터 모델링은 매우 중요합니다. 이 교육과정을 통해 생소할 수 있는 '네트워크 데이터'에 대해 충분히 이해하고, 관심 있는 주제로부터 직접 네트워크 데이터를 만들거나 수집하는 과정을 설계해 보세요.

논문 속 데이터를 어떻게 분석하고, 연구 흐름을 어떻게 읽어낼 수 있을까요? 본 과정은 NetMiner 5와 Biblio Data Collector를 활용해 서지 정보 수집부터 네트워크 분석과 토픽 모델링 분석까지 정량적인 연구동향 분석을 다룹니다. 서지 데이터 처리 역량과 네트워크 분석 기술을 습득하여 연구 트렌드를 객관적이고 효율적으로 파악할 수 있습니다.

"실무/연구에 바로 쓰는 소셜 네트워크 분석 교육" 조직, 사회, 콘텐츠 속 '관계'를 데이터로 분석하고 싶은가요? 소셜 네트워크 분석(SNA)은 사람, 정보, 시스템 간의 관계를 구조적으로 이해하고 숨겨진 인사이트를 도출하는 강력한 분석 기법입니다. 소셜 네트워크 분석의 핵심 이론부터 실습까지, NetMiner 5를 활용하고 실무/연구에 바로 적용해보세요.

다양한 실무 현장에 텍스트 분석을 적용하고 싶지만, 낯선 코딩 장벽 때문에 막막하셨나요? 실제 논문과 연구 보고서에서 자주 활용되는 최신 토픽 분석 방법(LDA, BERTopic, BERTrend)을 중심으로, 핵심 이론을 간결하게 정리하고 프로그래밍 없이 NetMiner 5를 이용해서 실제 데이터를 통해 실전 분석 역량을 키울 수 있는 강의입니다.

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.

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

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

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.

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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.

‘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.

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자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

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

세상을 바꾸는 AI의 모든 것을 단 4강으로 정복한다! 1강. 인공지능의 진짜 정체 AI는 마법이 아니다. 인간의 ‘지능’을 수식처럼 분석해 만든 디지털 두뇌! 똑똑한 척하는 인공지능의 핵심 구조를 낱낱이 파헤칩니다. 2강. 알고리즘, AI의 창의적(?) 사고법 고민하는 AI는 어떻게 해답을 찾을까? 바둑을 두고, 길을 찾고, 당신의 검색 결과를 예측하는 AI의 전략을 직접 만나보세요. 3강. AI 하드웨어, 상상을 현실로 만드는 엔진! 당신의 스마트폰 속 칩이 AI의 심장이다. CPU, GPU, TPU, 그리고 알 수 없는 그 이름들까지 전부 해부합니다. 4강. 머신러닝과 딥러닝의 대격돌! AI가 '배운다'는 건 대체 무슨 뜻인가? 고전적인 규칙 기반 AI에서, 요즘 핫한 챗GPT까지! 학습의 진화를 추적합니다.

: "데이터 분석 그 이상, 5가지 실전 프로젝트로 완성하는 예측 모델링 (총 45강)“ 데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 타이타닉 생존 예측부터 스팸 문자 분류까지 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.선형 모델부터 최신 앙상블 알고리즘, 그리고 자연어 처리(NLP) 기초까지, 현업에서 가장 강력한 위력을 발휘하는 프로젝트들을 체계적으로 정복합니다. 이제 분석된 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는 인공지능 모델링의 세계로 들어오세요.

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

AI를 공부하려는데 선형대수 수식 앞에서 매번 막히셨나요? 이 강의는 공식을 외우는 대신, 벡터와 행렬이 공간에서 실제로 어떻게 움직이는지를 눈으로 보여드립니다. 끝까지 들으면 신경망, PCA, SVD 뒤에 숨은 수학을 스스로 읽어낼 수 있습니다.