Big Data/Text Mining Analysis Methods (LDA, BERTtopic, Sentiment Analysis, CONCOR with ChatGPT)

Name: Big Data/Text Mining Analysis Methods (LDA, BERTtopic, Sentiment Analysis, CONCOR with ChatGPT)
Price: 110000 KRW

This is a lecture on learning text mining analysis techniques, big data analysis techniques, word frequency analysis, word cloud visualization, morphological analysis, and topic modeling analysis techniques utilizing Python and ChatGPT, covering how to utilize text mining data analysis techniques necessary for writing papers and basic application methods for research papers.

(4.4) 13 reviews

140 learners

HappyAI

빅데이터분석

Big Data

Text Mining

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Summary of Key Tips for Text Mining using Python
Word frequency analysis
Word Cloud Visualization
Morphological analysis
TF-IDF for identifying importance in text
Text Topic Classification using the LDA Method
Data Interpretation Methods for Big Data/Text Mining Thesis Writing
Explanation of the core theory of Text Mining
Sentiment Analysis using the KNU Sentiment Dictionary (Sentiment Word Extraction, Sentiment Document Ratio)

For text mining or writing a paper related to text mining
Welcome to those who have concerns! 🙌

It will be easier to understand if you take the free lectures "Basic Text Mining: App Review Analysis with Python" and "Textom Basics Lecture: SNS Recognition Analysis for Writing Big Data Papers" before taking the course .

This lecture guides you through writing papers using core techniques used in text mining/big data analysis papers, from classical models such as LDA topic modeling and KNU sentiment analysis to the latest technique, BERTopic.

This lecture is designed to help graduate students and researchers in the humanities, arts, physical education, health, and medicine fields write big data papers.

Non-majors and liberal arts students **can eliminate their fear and uncertainty about writing text mining papers through this lecture** !

The lecture also includes know-how on how to easily perform big data/text mining analysis using ChatGPT .

" 📖 Beginners don't need to waste hours analyzing big data papers/texts. "

"A lecture for those who want concise but deep learning"

📚 This is not a lecture that explains complex theories or lengthy, theoretical explanations.

Mathematical theory used in LDA model

🗝 This is not a lecture that provides a theoretical explanation at the level of experts, but a practical lecture that can be immediately applied by those writing papers on work or big data.

Visualization results of LDA models mainly used in papers and practice

We will also guide you on how to use the BERTopic model, which has been appearing a lot recently.

🗝 If you listen to the lecture and change only the code used, you can apply text analysis . (Code that enables data analysis by changing only the input data is provided)

📚 This lecture is a condensed version of 6 years of text analysis experience and research.

📚 We teach you the most used core techniques for beginners.

Text mining and big data are increasingly being introduced in all research fields.

Corporate practice also requires the ability to handle text data to be recognized.

We have created an efficient lecture so that anyone can easily follow the current trend of big data and text mining instead of complex and difficult coding.

📚 Text analysis projects and research using Python

💻 This lecture will help you write a big data research paper using text mining techniques! (This is an introductory lecture for beginners.)
🚀 We will teach you the core theories of text analysis and text analysis techniques that can be used in practice.
🗝 We help you discover insights from large amounts of text documents.
✅ This course teaches big data analysis and text mining analysis techniques using Python, and covers how to extract meaningful information from data and text.
✅ This is a text analysis lecture for writing big data papers (the most basic lecture for recognition analysis and trend analysis).
✅ Learn about data collection and refinement, text data preprocessing, frequency analysis, TF-IDF analysis, word cloud, LDA, and topic modeling using sentiment analysis.

✅ We will guide you on how to do big data analysis more easily by using ChatGPT , the latest LLM.

Learn things like this 📚

You will understand how to analyze big data and text data using Python.

You will learn techniques required for data analysis, such as data preprocessing, visualization, and statistical analysis .

You can learn the data analysis skills required to write a big data paper.

You can improve your data analysis skills by learning various data and text analysis tools and techniques .

We will practice the process of collecting BigKinds data and directly extracting data to be used in papers.

We will guide you on how to make big data analysis easier by utilizing ChatGPT, an AI model that is currently trending.

I recommend this to these people 🙆‍♀️

Researchers, data scientists, and machine learning engineers working in the data field

Researchers and graduate students who want to write papers on text mining and big data

Anyone interested in big data analysis and text mining analysis technology

Join this lecture 😊

Students who are anxious about data analysis and paper writing can strengthen their skills through this course.

By learning how to extract meaningful information from data and text through lectures, students will be able to acquire high-level capabilities in the fields of big data analysis and text mining. These capabilities will greatly contribute to the enhancement of students' job competency and academic achievement.

Lecture Features ✨

Provides information on data extraction and analysis required for paper writing

Practical data analysis using real Python

Easy explanation that even Python beginners can follow

Learn how to extract meaningful information from big data and text data with Python.

The right ratio of theory and practice! Practice in which actual data analysis is performed based on theory.

Please write a course review after completing 100% of the course . We will provide Textom lectures to those who complete 100% of the course and write a review!

Recommended for
these people

Who is this course right for?

Graduate students, researchers aiming to write Text Mining/Big Data papers
Those who want to learn text mining techniques
Those interested in text mining using Python
Conducting Text Mining Projects and Research Tasks
Those who want SNS data analysis
Those who want to understand customer needs for marketing by analyzing customer feedback and reviews
Those who want to try sentiment analysis

Need to know before starting?

You need some knowledge of Python basics.
Need to know how to use Google Colab

Hello
This is

3,667

Learners

132

Reviews

Answers

4.6

Rating

Courses

안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.

[강사약력]

이진규 (Lee JinKyu)

해피AI (Happy AI CEO)

생성 AI 및 빅데이터 분석 분야의 최신 트렌드, 인사이트, 기술 활용 방법을 깊이 있게 전달합니다.

🎒 강연 및 외주 문의

[email] leejinkyu0612@naver.com

[Blog] 📺https://blog.naver.com/leejinkyu0612

[YouTube] 📺 https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

[github] https://github.com/leejin-kyu/

[Homepage] https://happyaidata.kr

[H.P] 010-9973-2113

[kakao] jinkyu0612

📘 크몽 Prime 전문가(상위 2%)📺https://kmong.com/gig/345782

삼성전자, 서울대, 교육청, 경기연구원, 산림청, 국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 정부기관 및 교육기관 프로젝트 진행

의료,커머스,생태,법학,경제,예체능 등 다양한 도메인의 연구경험(총 연구 프로젝트 200회 이상 진행)

📘 Bio

- 2024.07~ 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표

- 2023~ 퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(AI편향 및 RAG챗봇 전문)

- 2022. AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)

- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자

- 2018~2021 정부출연연구기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (인문사회과학 데이터 연구)

🎒Courses & Activities

2025

LLM/sLLM 애플리케이션 개발 강의-파인튜닝, RAG, Agent 기반 . KT(2025)

2024

Langchain 및 RAG 등 LLM 프로그래밍.삼성SDS(2024)

ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문. 렛유인에듀 (2024)

인공지능 기초 및 데이터 분석 기초 강의. 한국직업개발원 (2024)

LLM 실무자를 위한 LLM이론 및 Langchain 기반 RAG챗봇 개발 강의. 서울디지털 재단 (2024)

쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터분석법 with ChatGPT. 인프런 (2024)

파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)

랭체인(LangChain)을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT). 인프런 (2024)

2023

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 강의. 경기대학교 (2023)

빅데이터 전문가 과정 특강. 단국대학교 (2023)

빅데이터 분석 기초 강의. 렛유인에듀 (2023)

💻 Projects

LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석(국립산림과학원)

Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축 (한국전력공사)

AI 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 (A정부기관)

내부망 전용 PrivateLLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발 (D 정부기관)

빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석 (이화브리오)

Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발 (서울디지털재단)

AI 언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석 (삼성전자)

자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)

AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 QA 모델 개발 (한국기술마켓)

딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)

AI 모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문 문항 빅데이터 분석 (경기연구원)

AI 모델 RNN 기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발 (서클플랫폼)

빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)

이외에도 다수의 공공기관, 기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

📖 Publication

[주요 논문 ]

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.2024.

Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing.2023.

언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출

Others

Python을 활용한 데이터분석 및 시각화

LLM을 활용한 데이터분석

ChatGPT와 LangChain,Agent을 활용한 업무 생산성 향상

Curriculum

All

48 lectures ∙ (5hr 38min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Text Mining Theory Explanation

4 lectures ∙ (17min)

Section 2. Collecting Bigkinds News Article Data

1 lectures ∙ (5min)

5. Collecting Big Kinds News Article Data
05:44

Section 3. (Latest version) Big Kinds News Article Analysis Practice with ChatGPT (Added April 2024)

15 lectures ∙ (1hr 27min)

6. Preparing Python Practice Code and Big Kinds Data
01:42
7. Preparing for Hands-on Practice in Google Colab
02:41
8. Data preprocessing 1 (Morphological analysis using konlpy)
07:45
9. Data preprocessing 2 (Morpheme analysis using konlpy)
12:15
10. Calculating Frequency (TF)
05:49
11. Word Cloud Visualization for Frequency (TF)
06:50
12. Calculating TF-IDF
04:55
13. TF_IDF word cloud visualization
03:40
14. Making data for LDA analysis
07:24
15. Determining the Optimal Number of Topics for LDA Using Perplexity
08:34
16. Determining the Optimal Number of LDA Topics Using Coherence
08:07
17. Extracting Key Words by Topic using LDA
06:36
18. Visualizing Topic Models with LDAvis
03:42
19. Reference: If a ldsvis visualization error occurs, use this code!
20. Data preprocessing techniques for desired results
07:07

Section 4. Topic Modeling using BERTopic (added in August 2024)

2 lectures ∙ (20min)

Section 5. Ucinet: Network Visualization and CONCOR Data Extraction (Added Aug 2024)

3 lectures ∙ (28min)

Section 6. Sentiment Analysis of BigKinds News Articles Using the KNU Sentiment Dictionary (Added in April 2024)

8 lectures ∙ (50min)

Section 7. Data Interpretation Method (Tip)

6 lectures ∙ (39min)

Section 8. (Old Version) 빅카인즈 News Article Analysis Practice TF, TF-IDF, LDA Analysis Practice

9 lectures ∙ (1hr 28min)

Published:

Last updated:

Reviews

All

13 reviews

4.4

13 reviews

runying03057863
Reviews 1
∙
Average Rating 5.0
5
63% enrolled
Xin chào, tôi đang để lại phần đánh giá khóa học sau khi nghe được khoảng một nửa buổi học. Tôi có bằng Tiến sĩ về ngôn ngữ học và đang tham gia khóa học hoàn toàn không có kiến thức về Python. Giáo viên viết mã tốt và giải thích rõ ràng nên tôi nghe rất hài lòng. Gần đây em liên tục gặp lỗi liên quan đến việc sử dụng LDAvis nên thầy giúp em từ xa lúc 10h tối mà đến 12h30 cũng không được. Lúc đó đã muộn và cô giáo đã rất cố gắng giúp đỡ tôi nhưng tôi thực sự rất tiếc vì cô ấy không thể giúp được nhưng cô giáo đã sửa lỗi và gửi mã cho tôi qua email vào ngày hôm sau. Thầy là một người chân thành và nhiệt huyết với bài giảng của mình. (Khi vào thì để ý thấy giáo viên cũng đã cập nhật code trong danh sách bài giảng) Ngay cả khi bạn không có kiến thức liên quan đến Python như tôi, bạn vẫn có thể tham gia giảng dạy nếu có khó khăn gì. anh ấy sẽ giúp bạn, vì vậy tôi hy vọng bạn sẽ tham gia bài giảng. Sau khi kết thúc khóa học này, tôi dự định tham gia một khóa học khác (trả phí) của bạn. Tôi hết lòng giới thiệu cả nội dung khóa học và giáo viên.
밝은 비버
Reviews 1
∙
Average Rating 5.0
5
45% enrolled
Đây là bài giảng mà tôi tìm thấy như một tia sáng khi tôi đang nản lòng khi tự mình nghiên cứu khai thác văn bản :-) Bạn giải thích tất cả các phương pháp hot được đề cập trong rất nhiều bài báo hiện nay, nhưng sao lại dễ hiểu đến vậy..!! (Thành thật mà nói, nếu bạn muốn mang nó đến trường thì nó tương đương với một bài giảng trong một học kỳ... Tôi không thể tin được là bạn lại dạy nó một cách cô đọng đến vậy.>.<) Trên hết, đây là một bài giảng thực hành hơn là một bài giảng lý thuyết nên rất hữu ích về mặt thực tiễn, và nó đáng giá từng xu học phí vì đây là một bài giảng có kiến thức cô đọng. Đúng hơn là nó có vẻ rẻ tiền..ㅠㅠ Còn một điều nữa...điều hoàn hảo nhất ở bài giảng này...!! Nếu bạn để lại câu hỏi, giáo viên sẽ đưa ra phản hồi gần như theo thời gian thực và giúp các bạn cùng nhau giải quyết vấn đề cho đến cuối cùng, vì vậy tôi sẽ đồng ý với bạn!!^bb Cảm ơn thầy ~~
yeobi852767
Reviews 1
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
Đối với các sinh viên tốt nghiệp hoặc các nhà nghiên cứu đang chuẩn bị một bài nghiên cứu khai thác văn bản, khóa học này thực sự giống như mưa trong hạn hán. Có rất nhiều sách trên thị trường liên quan đến khai thác văn bản Python, nhưng không có sách nào cung cấp hướng dẫn cho người mới bắt đầu viết mã thực sự áp dụng mã hóa vào tài liệu nghiên cứu. Bài giảng này đề cập đến mã hóa Python từ giai đoạn thu thập dữ liệu đến các phương pháp phân tích để mã hóa có thể được áp dụng trực tiếp vào nghiên cứu. giấy tờ. Nó rất hữu ích vì nó cho thấy toàn bộ quá trình nó thực sự hoạt động như thế nào. Tôi đặc biệt thích việc họ cung cấp phản hồi nhanh chóng và tử tế cho những câu hỏi mà tôi tò mò. Bài giảng này không dạy chi tiết các nguyên tắc ngữ pháp mã hóa. Tuy nhiên, ngay cả khi bạn không biết viết mã, khóa học này cho phép bạn áp dụng ngay những phần cần thiết cho nghiên cứu vào thực hành, vì vậy đây là khóa học hoàn hảo cho những ai muốn nghiên cứu khai thác văn bản nhưng gặp khó khăn khi áp dụng mã hóa!
geogeo20205381
Reviews 2
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
musiclove
Reviews 2
∙
Average Rating 5.0
5
31% enrolled

$84.70

HappyAI's other courses

Check out other courses by the instructor!

Tạo LLM tùy chỉnh lần đầu tiên – Nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

HappyAI

"LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để ngay cả những người mới tiếp xúc với LLM lần đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ mới nhất như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy trực tiếp cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của riêng bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Beginner

Deep Learning(DL), NLP, AI

Tạo LLM tùy chỉnh lần đầu tiên – Nhập môn Fine-tuning LoRA & QLoRA

HappyAI

Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

HappyAI

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Beginner

Python, vector-database, LLM

Tạo LLM tùy chỉnh : Từ khái niệm cơ bản về RAG đến thực hành đa phương thức·Agent cho người mới bắt đầu

HappyAI

LLM từ cơ bản đến RAG·LangChain mới nhất: Thành thạo khóa học cơ bản LLM chỉ trong 5 giờ!

HappyAI

Đây là khóa học giúp bạn làm chủ lý thuyết cơ bản về LLM và các kỹ thuật cốt lõi của LangChain và RAG. Bạn có thể dễ dàng học hỏi từ những kiến thức cơ bản về LLM đến các công nghệ AI mới nhất được sử dụng trong thực tế!

Basic

Chatbot, LLM, LangChain

LLM từ cơ bản đến RAG·LangChain mới nhất: Thành thạo khóa học cơ bản LLM chỉ trong 5 giờ!

HappyAI

(Miễn phí) Nhập môn phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng Python(Tài chính/Quant)

HappyAI

Đây là khóa học dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu. Hãy thử bắt đầu phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng cách sử dụng Python!

Beginner

Quant, Investment, Python

(Miễn phí) Nhập môn phân tích dữ liệu giá cổ phiếu bằng Python(Tài chính/Quant)

HappyAI

Nhà nghiên cứu AI hướng dẫn ngữ pháp cơ bản Python sử dụng ChatGPT

HappyAI

Đây là khóa học hữu ích cho những ai muốn học cách sử dụng ChatGPT và đồng thời học ngữ pháp cơ bản của Python. Đây là khóa học hữu ích cho những ai muốn học và củng cố ngữ pháp cơ bản của Python.

Beginner

ChatGPT, Python, prompt engineering

Nhà nghiên cứu AI hướng dẫn ngữ pháp cơ bản Python sử dụng ChatGPT

HappyAI

[Miễn phí] Bài giảng cơ bản TEXTOM 24 phiên bản mới: Phân tích nhận thức SNS để viết luận văn phân tích cơ bản dữ liệu lớn

HappyAI

Đây là buổi học miễn phí được thiết kế để giúp những người lần đầu tiếp cận 텍스톰 (TEXTOM) dễ dàng trang bị kỹ năng khai phá văn bản và phân tích dữ liệu lớn, thông qua các bài thực hành ví dụ thay vì chỉ tập trung giải thích lý thuyết nguyên tắc.

Beginner

Big Data, NLP, Text Mining

[Miễn phí] Bài giảng cơ bản TEXTOM 24 phiên bản mới: Phân tích nhận thức SNS để viết luận văn phân tích cơ bản dữ liệu lớn

HappyAI

[Miễn phí]Khai thác văn bản cơ bản: Phân tích đánh giá ứng dụng với Python(hoàn thành trong 40 phút)

HappyAI

Khóa học này giúp bạn học lý thuyết cơ bản và thực hành phân tích khai thác văn bản với Python. Nó giải thích các kỹ thuật phân tích dữ liệu khai thác văn bản cơ bản cần thiết cho công việc thực tế hoặc luận văn.

Basic

Text Mining, Big Data, NLP

[Miễn phí]Khai thác văn bản cơ bản: Phân tích đánh giá ứng dụng với Python(hoàn thành trong 40 phút)

HappyAI

[Thực chiến]TEXTOM Thực chiến bài giảng: Phân tích văn bản/khai thác văn bản để viết luận văn dữ liệu lớn

HappyAI

Thay vì tập trung giải thích lý thuyết cơ bản về TEXTOM, chúng tôi giúp bạn trang bị năng lực khai thác văn bản và phân tích dữ liệu lớn thông qua các bài thực hành ví dụ thực tế.

Beginner

Big Data, Text Mining, TEXTOM

[Thực chiến]TEXTOM Thực chiến bài giảng: Phân tích văn bản/khai thác văn bản để viết luận văn dữ liệu lớn

HappyAI

Similar courses

Explore other courses in the same field!

Khai thác văn bản bằng R (từ các từ khóa hàng đầu đến phân tích tình cảm)

coco

Đây là bài giảng trong đó bạn sẽ tìm hiểu các từ khóa/wordcloud/phân tích tình cảm/mô hình chủ đề hàng đầu của văn bản thông qua R.

Basic

R, Web Crawling, Text Mining

Khai thác văn bản bằng R (từ các từ khóa hàng đầu đến phân tích tình cảm)

coco

[Khóa quản lý số 3] DE, DBA (SSIS, SSAS, Machine Learning, BI, ETL)

vmproductor0202

SSIS, SSAS, Học máy, BI, ETL. Bạn có thể học những kỹ năng quan trọng không thể tìm thấy trong sách trong nước, YouTube, bài giảng, blog và học viện. Tôi cũng giới thiệu nó cho những ai quan tâm đến việc làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước, các tập đoàn lớn của Mỹ và các tổ chức do nhà nước Hoa Kỳ tài trợ.

Basic

Big Data, ssis, ssas

[Khóa quản lý số 3] DE, DBA (SSIS, SSAS, Machine Learning, BI, ETL)

vmproductor0202

[Ôn lại buổi đào tạo thường kỳ của tháng 5] Kỹ thuật trực quan hóa theo cấp bậc: Đi sâu vào. TRÁI TIM

HEARTCOUNT

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến thứ năm bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Thời gian bạn dành cho việc học dữ liệu hoặc các công cụ học tập giờ đây có thể được sử dụng để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình trong dữ liệu.

Beginner

Big Data

[Ôn lại buổi đào tạo thường kỳ của tháng 5] Kỹ thuật trực quan hóa theo cấp bậc: Đi sâu vào. TRÁI TIM

HEARTCOUNT

dbt, tiêu chuẩn mới của kỹ thuật phân tích dữ liệu

DeepingSauce

Việc quản lý các pipeline lặp đi lặp lại của Kho dữ liệu (DW), giờ đây hãy giải thoát khỏi gánh nặng đó với dbt! Trên nền tảng hiệu quả do dbt cung cấp, hãy trở thành kỹ sư phân tích dữ liệu tạo ra giá trị cao hơn, như mô hình hóa dữ liệu lấy kinh doanh làm trọng tâm, quản lý vòng đời dữ liệu hiệu quả, v.v.

Basic

Big Data, Business Productivity, Data Engineering

dbt, tiêu chuẩn mới của kỹ thuật phân tích dữ liệu

DeepingSauce

Phương pháp đầu tư gối: Máy giao dịch cổ phiếu AI tự động kiếm tiền khi ngủ

cheatkeylab

Hãy cách mạng hóa đầu tư chứng khoán của bạn bằng AI! Trong khóa học này, bạn sẽ tự tay xây dựng một hệ thống giao dịch tự động bằng AI thực sự hoạt động, nhắm mục tiêu 25 mã cổ phiếu hàng đầu của Nasdaq. Chúng tôi cung cấp cơ hội đặc biệt để bạn tích lũy kinh nghiệm và bí quyết trong giao dịch mô phỏng với API của 한국투자증권, và sau đó có thể thực hiện giao dịch tự động AI trên tài khoản thực. Ngay cả người mới bắt đầu đầu tư chứng khoán cũng không cần lo lắng. Các khái niệm cơ bản về chứng khoán và lý do tại sao nên đầu tư vào chứng khoán Mỹ sẽ được giải thích dễ hiểu, đồng thời cung cấp toàn bộ mã nguồn và cả hỗ trợ từ xa. Từ bây giờ, đầu tư là điều cần thiết trong 60 năm tới của cuộc đời chúng ta. Hãy tự tay tạo ra một đối tác đầu tư AI sẽ đồng hành cùng bạn!

Beginner

Python, Deep Learning(DL), Data Engineering

Phương pháp đầu tư gối: Máy giao dịch cổ phiếu AI tự động kiếm tiền khi ngủ

cheatkeylab

Chuẩn bị chứng chỉ năng lực trực quan hóa thông tin quản lý công nghệ quốc gia (lý thuyết)

sdj0831

‘Khóa học chứng chỉ Năng lực Trực quan hóa Thông tin Quản lý’ sẽ học gì? Khóa học chứng chỉ này tập trung vào việc phát triển khả năng phân tích dữ liệu tốt, trực quan hóa một cách dễ hiểu, nhằm truyền tải thông tin cần thiết một cách rõ ràng và hiệu quả khi đưa ra các quyết định quan trọng trong công ty hoặc tổ chức. Nói một cách đơn giản, đây không chỉ là việc nhìn dữ liệu một cách đơn thuần, mà là một khóa học học các kỹ thuật để tìm ra ý nghĩa ẩn sâu bên trong, và thể hiện chúng bằng hình ảnh, bảng biểu, đồ thị, v.v., để có thể giải thích tốt cho người khác. Thông qua khóa học này, bạn sẽ: Nâng cao khả năng tư duy chiến lược thông qua dữ liệu, phát triển năng lực thực tiễn có thể áp dụng ngay vào công việc, và tăng cường chuyên môn cùng năng lực cạnh tranh của bản thân. Thông qua khóa học này, hãy phát triển khả năng kết nối quản lý và dữ liệu, và tiến thêm một bước để trở thành chuyên gia hiểu và giải thích dữ liệu.

Beginner

Big Data, DBMS/RDBMS, Tableau

Chuẩn bị chứng chỉ năng lực trực quan hóa thông tin quản lý công nghệ quốc gia (lý thuyết)

sdj0831

Khóa học Kỹ thuật dữ liệu (1): Cài đặt trực tiếp Big Data Hadoop

Billy Lee

Những sinh viên muốn tìm hiểu Hadoop và dữ liệu lớn sẽ ăn mừng những tiến bộ đáng kinh ngạc mà họ đã đạt được khi trải nghiệm thế giới dữ liệu lớn thông qua khóa học này!

Basic

Big Data, Hadoop, Data Engineering

Khóa học Kỹ thuật dữ liệu (1): Cài đặt trực tiếp Big Data Hadoop

Billy Lee

Phân tích bán lẻ thời trang

pnuswedu

Hãy hiểu phân tích dữ liệu phù hợp với hoạt động kinh doanh bán lẻ tiên tiến và tìm hiểu cách sử dụng các công cụ được sử dụng trong ngành!

Beginner

scm, SQL, Google Analytics

Phân tích bán lẻ thời trang

pnuswedu

[2025] SQLD All-in-One - Đỗ ngay lần đầu dành cho người không chuyên

datacodelab

SQLD, nên bắt đầu từ đâu đây? Một khóa học dành cho những bạn đang cảm thấy vô cùng bế tắc, bạn sẽ thấy mình thay đổi sau khi hoàn thành. SQLD All-in-one Pass!

Beginner

SQLD, Big Data, Data Engineering

[2025] SQLD All-in-One - Đỗ ngay lần đầu dành cho người không chuyên

datacodelab

Chuẩn bị kỹ năng thực hành làm kỹ sư phân tích dữ liệu lớn (sử dụng R)

companionclub

Chúng tôi sẽ giúp những người chuẩn bị cho kỳ thi thực hành phân tích dữ liệu lớn bằng R để chuẩn bị cho kỳ thi. Dựa trên các câu hỏi được đặt ra trong kỳ thi thực hành kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn, chúng tôi sẽ chỉ chọn và thông báo cho bạn những phần thiết yếu. Khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ tiến một bước gần hơn đến việc vượt qua kỳ thi thực hành dành cho kỹ thuật viên phân tích dữ liệu lớn. Chúng tôi đã xem xét các câu hỏi thi gần đây và tải lên các tập lệnh và dữ liệu liên quan. Ngoài ra hãy xem thông tin kỳ thi mới nhất của chúng tôi.

Basic

Big Data, Engineer Big Data Analysis

Chuẩn bị kỹ năng thực hành làm kỹ sư phân tích dữ liệu lớn (sử dụng R)

companionclub

Lần đầu tiên nhưng như chuyên gia với AI – Chỉ cần có ChatGPT là tôi cũng trở thành nhà phân tích dữ liệu

Masocampus

Thời đại dữ liệu lên tiếng, không còn trực giác. Cùng ChatGPT, hãy dễ dàng học phân tích dữ liệu!

Basic

ChatGPT, Big Data, AI

Lần đầu tiên nhưng như chuyên gia với AI – Chỉ cần có ChatGPT là tôi cũng trở thành nhà phân tích dữ liệu

Masocampus

Lấy chứng chỉ và thực hành! Một lần học xong Trực quan hóa thông tin kinh doanh (thực hành) Tableau

onepm

Khóa học này nhằm mục tiêu giúp bạn nắm vững một cách có hệ thống các khái niệm và tính năng cốt lõi cần thiết cho Kỳ thi thực hành Trực quan hóa thông tin quản lý (Tableau), dựa trên hướng dẫn ra đề của cơ quan tổ chức. Khóa học được cấu trúc theo hướng thực hành để bạn có thể sử dụng linh hoạt các tính năng thường xuất hiện trong thực tế, đồng thời thông qua việc giải các đề thi thử dạng A, B, bạn có thể nâng cao cả sự hiểu biết về dạng câu hỏi và năng lực giải quyết vấn đề. Giáo án và tài liệu học có thể xem tại https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime.

Basic

Big Data, Tableau

Lấy chứng chỉ và thực hành! Một lần học xong Trực quan hóa thông tin kinh doanh (thực hành) Tableau

onepm

Bắt đầu nhanh ADSP!

루비네코딩

Tìm hiểu các chiến lược để vượt qua chứng chỉ ADsP và tìm hiểu bản tóm tắt các môn học đã ghi nhớ. Đừng ngần ngại nữa và hãy tham gia thử thách chứng nhận ADsP!

Beginner

Big Data, ADsP

Bắt đầu nhanh ADSP!

루비네코딩

Phân tích dữ liệu lớn và thống kê sử dụng R

kpcre

Bao gồm các khái niệm cơ bản về dữ liệu, các hàm và gói hữu ích của R, cùng bài thực hành phân tích dữ liệu, giúp mọi người có thể phân tích dữ liệu lớn bằng lập trình R.

Beginner

R, Big Data

Phân tích dữ liệu lớn và thống kê sử dụng R

kpcre

Toán cơ bản và thống kê cho người không chuyên ngành (thực hành)

SW School

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Basic

Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

Toán cơ bản và thống kê cho người không chuyên ngành (thực hành)

SW School

Thu thập thông tin thời tiết và phân tích dữ liệu lớn bằng Arduino

nomad

Đây là bài giảng dự án thực tế thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Arduino và cảm biến gió.

Beginner

C, Big Data, Arduino

Thu thập thông tin thời tiết và phân tích dữ liệu lớn bằng Arduino

nomad

Tư duy tính toán và trí tuệ nhân tạo cho chuyên ngành khoa học và kỹ thuật

pnuswedu

Nâng cao kỹ năng tư duy logic, hiểu cách sử dụng các công cụ lập trình và phát triển khả năng thiết kế các thuật toán để giải quyết vấn đề.

Beginner

Business Problem Solving, Algorithm, Entry

Tư duy tính toán và trí tuệ nhân tạo cho chuyên ngành khoa học và kỹ thuật

pnuswedu

Phân tích dữ liệu lớn và trực quan hóa bằng Python

kpcre

Đã xem xét các cú pháp Python cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu lớn và trình bày các phương pháp xử lý tệp dữ liệu lớn cũng như trực quan hóa thông qua nhiều ví dụ khác nhau.

Beginner

Python, Big Data

Phân tích dữ liệu lớn và trực quan hóa bằng Python

kpcre

Phân tích và dự báo chuỗi thời gian

루비네코딩

Khóa học chuỗi thời gian để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu! Hãy trở thành nhà phân tích giỏi cả lý thuyết lẫn thực hành!

Intermediate

Probability and Statistics, Python, Big Data

Phân tích và dự báo chuỗi thời gian

루비네코딩

Phân tích dữ liệu, nên đi làm ở công ty nào? [Xem lại hội thảo Dataian | Tháng 7 năm 2024]

datarian

Bạn có biết có nhiều loại nhà phân tích dữ liệu khác nhau không? Nếu bạn tò mò về mọi thứ liên quan đến các nhà phân tích dữ liệu nội bộ và tư vấn phân tích dữ liệu, hãy tham dự hội thảo này!

Beginner

Big Data

Phân tích dữ liệu, nên đi làm ở công ty nào? [Xem lại hội thảo Dataian | Tháng 7 năm 2024]

datarian

Big Data/Text Mining Analysis Methods (LDA, BERTtopic, Sentiment Analysis, CONCOR with ChatGPT)

Reviews from Early Learners

What you will learn!

For text mining or writing a paper related to text mining Welcome to those who have concerns! 🙌

It will be easier to understand if you take the free lectures "Basic Text Mining: App Review Analysis with Python" and "Textom Basics Lecture: SNS Recognition Analysis for Writing Big Data Papers" before taking the course .

This lecture guides you through writing papers using core techniques used in text mining/big data analysis papers, from classical models such as LDA topic modeling and KNU sentiment analysis to the latest technique, BERTopic.

This lecture is designed to help graduate students and researchers in the humanities, arts, physical education, health, and medicine fields write big data papers.

Non-majors and liberal arts students can eliminate their fear and uncertainty about writing text mining papers through this lecture !

The lecture also includes know-how on how to easily perform big data/text mining analysis using ChatGPT .

" 📖 Beginners don't need to waste hours analyzing big data papers/texts. "

"A lecture for those who want concise but deep learning"

📚 This is not a lecture that explains complex theories or lengthy, theoretical explanations.

Mathematical theory used in LDA model

🗝 This is not a lecture that provides a theoretical explanation at the level of experts, but a practical lecture that can be immediately applied by those writing papers on work or big data.

Visualization results of LDA models mainly used in papers and practice

We will also guide you on how to use the BERTopic model, which has been appearing a lot recently.

🗝 If you listen to the lecture and change only the code used, you can apply text analysis . (Code that enables data analysis by changing only the input data is provided)

📚 This lecture is a condensed version of 6 years of text analysis experience and research.

📚 We teach you the most used core techniques for beginners.

Text mining and big data are increasingly being introduced in all research fields.

Corporate practice also requires the ability to handle text data to be recognized.

We have created an efficient lecture so that anyone can easily follow the current trend of big data and text mining instead of complex and difficult coding.

📚 Text analysis projects and research using Python

💻 This lecture will help you write a big data research paper using text mining techniques! (This is an introductory lecture for beginners.)

🚀 We will teach you the core theories of text analysis and text analysis techniques that can be used in practice.

🗝 We help you discover insights from large amounts of text documents.

✅ This course teaches big data analysis and text mining analysis techniques using Python, and covers how to extract meaningful information from data and text.

✅ This is a text analysis lecture for writing big data papers (the most basic lecture for recognition analysis and trend analysis).

✅ Learn about data collection and refinement, text data preprocessing, frequency analysis, TF-IDF analysis, word cloud, LDA, and topic modeling using sentiment analysis.

✅ We will guide you on how to do big data analysis more easily by using ChatGPT , the latest LLM.

Learn things like this 📚

You will understand how to analyze big data and text data using Python.

You will learn techniques required for data analysis, such as data preprocessing, visualization, and statistical analysis .

You can learn the data analysis skills required to write a big data paper.

You can improve your data analysis skills by learning various data and text analysis tools and techniques .

We will practice the process of collecting BigKinds data and directly extracting data to be used in papers.

We will guide you on how to make big data analysis easier by utilizing ChatGPT, an AI model that is currently trending.

I recommend this to these people 🙆‍♀️

Join this lecture 😊

Students who are anxious about data analysis and paper writing can strengthen their skills through this course.

Lecture Features ✨

Please write a course review after completing 100% of the course . We will provide Textom lectures to those who complete 100% of the course and write a review!

Recommended for these people

HelloThis is .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Curriculum

Reviews

HappyAI's other courses

Similar courses

For text mining or writing a paper related to text mining
Welcome to those who have concerns! 🙌

Non-majors and liberal arts students **can eliminate their fear and uncertainty about writing text mining papers through this lecture** !

Recommended for
these people

Hello
This is