[NetMiner 4] 논문 데이터 수집과 연구동향 분석

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.

2명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 2개월

netminer
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논문분석
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소셜네트워크분석
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데이터분석
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트렌드분석
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논문분석
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소셜네트워크분석
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데이터분석
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트렌드분석
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 단어 네트워크, 저자 네트워크 모델링 방법

  • 노드 간 유사도 측정과 공출현 네트워크 생성

  • 서지 정보 수집기(Biblio Data Collector)를 통한 데이터 수집

  • 핵심어 트렌드 분석, 토픽 분류, 핵심 연구자, 핵심 연구기관 도출

☆ 수강 전 확인하여 주세요 ☆

[수강기간]

- 2개월

[강의 안내 사항]

<실습 프로그램(NetMiner)>

  • 실습을 따라하기 위해서는 윈도우 운영체제의 노트북 또는 데스크탑 PC가 필요합니다.

  • 실습 프로그램 설치 방법은 '커뮤니티 >> 자주 묻는 질문 >> '[필독] 교육용 넷마이너와 논문 서지 데이터 수집기 설치 안내'를 확인하여 주시기 바랍니다.


<교재 및 실습데이터>

  • 교재는 첫 강의 영상의 '수업 자료'를 확인하여 주시기 바랍니다.

  • 실습 데이터는 실습 파트(8회차)에서 '수업 자료'를 확인하여 주시기 바랍니다.


강의 핵심 내용

  • 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.
    #빅데이터 #data-analysis #text-analysis #network-analysis #social-network #텍스트마이닝


  • 총 교육시간 : 4시간 54분


 선수 과목


후속 교육과정 추천

  • 강의의 내용 중 비정형 텍스트 데이터 분석 방법(데이터 입력, 형태소 분석, 사전(dictionary) 세팅, 토픽 모델링)에만 초점을 맞추어 자세히 

    학습하고자 하시는 분은 ‘[NetMiner 4] 텍스트 네트워크 분석' 과정을 수강하시기 바랍니다.


    [NetMiner 4] 텍스트 네트워크 분석


강사 정보

  • 김강민 – ㈜사이람 이사

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 각종 문헌 정보 데이터를 활용한 연구동향(Research Trend)분석에 관심 있으신 분

  • 논문 데이터로부터 키워드 네트워크, 공동 저자 네트워크를 추출하는 방법을 알고 싶으신 분

  • 특정 분야 지식지도(Knowledge Map)를 만들어보고자 하는 분

  • 특정 분야 연구자의 영향력, 지식 개념의 중요도를 측정하고자 하는 분

  • 논문 서지 정보 데이터 수집과 전처리 툴인 Biblio Data Collector를 사용해보고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • NetMiner 4 소개와 기초 사용법(무료) 교육 링크 : https://inf.run/ViiiU

  • 이외 권장하는 선수 과목은 교육 소개 내용을 참고하여 주시기 바랍니다.

안녕하세요
CYRAM NetMiner입니다.

사이람은 2000년에 설립된 그래프 데이터 사이언스(Graph Data Science) 전문 기업으로, 국내 최초의 상용 소셜 네트워크 분석(SNA) 소프트웨어 NetMiner를 개발해 왔습니다. 20년 이상 사회연결망분석(SNA), 그래프 분석(Graph Analytics), 텍스트 분석(Text Analytics), 그래프 머신러닝(Graph Machine Learning) 분야의 기술과 노하우를 축적하며 연구기관, 대학, 공공기관, 기업의 다양한 데이터 분석을 지원해 왔습니다. 본 강의에서는 NetMiner 개발사의 전문성을 바탕으로 사회연결망분석의 핵심 개념부터 실제 데이터 분석 및 결과 해석까지 실무 중심으로 학습할 수 있습니다. 단순한 소프트웨어 사용법을 넘어 데이터 속 숨겨진 관계와 구조를 발견하는 분석적 사고를 함께 익혀보세요.
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공동 지식공유자

커리큘럼

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13개 ∙ (4시간 54분)

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수강평

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