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[実戦]テキストーム TEXTOM 実戦講義:ビッグデータ論文作成のためのテキスト分析/テキストマイニング

TEXTOMに関する原論的理論中心の説明ではなく、実戦例題演習を通じてテキストマイニングおよびビッグデータ分析能力を身につけられるようにいたします。

難易度 入門

受講期間 4か月

  • HappyAI
Big Data
Big Data
Text Mining
Text Mining
TEXTOM
TEXTOM
Big Data
Big Data
Text Mining
Text Mining
TEXTOM
TEXTOM

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.7

5.0

Jieun So

22% 受講後に作成

論文作成のために勉強する講義を探して聞くようになりました。実用的な内容を取り上げていただき、じっくり実習しながら適用してみたいと思います。良い講義ありがとうございます:D

5.0

해리

75% 受講後に作成

理論的な話だけでなく、実用に必要な蜂蜜のヒントを教えてくれる本当に効率的な講義です。課外を受ける気分で楽しく勉強しました!

5.0

김안나

99% 受講後に作成

とても役に立ちました!!

受講後に得られること

  • TEXTOMを活用したビッグデータ分析

  • ビッグデータ分析に関する実践例

1:1 コーチングの例 テクスチャストームの使用が難しいですか? 📊
この講義であなたの時間を惜しみません!

本講義はTextom入門者、初心者のために

基本的な内容を講義しています

プレビューしてから

ご希望の内容なら受講してください!

(参考:中級者向け講義)

市中のテキストマイニング講義を見て、直接分析ができますか?

「理論ではなく、実際の分析に適用した例や実習例があってほしい」

「トレンド分析、認識分析など論文を書くことができるテキストマイニング講義が必要です」

👉このような後期を見て、私は講義を撮ることに気づきました。

最近のトレンドであるビッグデータ分析、


ビジネス/研究で使われていない分野はありません。

テキストマイニングは、ますます研究するために不可欠な分析法になっています。大勢になっただけに、多くの人が学びたいと思います。

テキストマイニングのためのテクスチャ

TEXTOMは、コーディングなしでテキストマイニングを行うのに最適なプログラムです。
しかし、講義や本を見てもテクストムの実際の使い方を知らず、多くの大学院生、研究員、会社員の方々が時間をかけてストレスと負担を受けています。

直接論文を書いていない、実務経験のない講師?
「ビッグデータ分析」方法を正しく伝えることができません。

テクストム一つで半日ぶりにビッグデータ分析を完成したコアノウハウと秘法を公開します。


独学を絶対にしないでください。
テキストマイニングは分析技術が多すぎます。

よく使われる分析技法、使い方も知らず、完全に理論とマニュアルだけを見て進めば無条件時間損害です。


実務やビッグデータ論文でよく使われる技法を中心に実習を行った後、ますます理論的な基盤をしっかりとしなければ後で自由自在にテキストを分析することができます。

つまり、テキスト分析で何が重要か重要ではないかを知る必要があります。これを知ると、短くは数週間、長くは数ヶ月の時間が節約されます。

私にとっては、すでに何百ものテキス トム分析の経験を通してノウハウが蓄積されています。才能共有プラットフォーム(クモン)でデータ分析上位2%に与えられるPrimeの専門家であるため、「唯一」可能な話です。


効率的な学習と実際の適用のために、この講義でテキストムを始めることをお勧めします。

ビッグデータ分析、今すぐお試しください。
輪田分理論の説明の代わりに本番に使われる技法だけ集めました。

テキストマイニングを学ぶのが難しいのは、実践例の練習なしに理論だけを学んだからです。

自分で実装してみないと決して分析できません。

ビッグデータ分析を自由自在にするには、テキストストームを通じて直接自分で練習をしてテキストマイニングを深く理解する必要があります。

研究論文に必要なデータを抽出するほどガイドします。

明確に定義された重要な概念の説明とテクストムを活用した実践練習を通じて、あなたが実践や研究論文を作成する際にテキストマイニング分析を自信を持って適用する専門家レベルにガイドします。


実務で活用できる核心技法だけを収めました。

すべての研究分野でますますテキストマイニング、ビッグデータを導入します。

会社の実務もテキストデータを扱うことを知っておく必要があります。

最近、大勢のビッグデータやテキストマイニングを複雑で難しいコーディングなしで誰でも簡単に追いつくことができるように、実践練習中心のテクストム講義を制作しました。

実際の実務で使用するテキストマイニングの核心的な技法を中心に、実務で使われない機能は果敢に省略した蓄積された実戦ノウハウを盛り込んで講義を制作しました。

  • ✅実務を通じたテキストムデータの抽出
  • ✅ ビッグデータ論文作成のためのテキストム活用法

🚩私も、初めてテキストムを書いたときに本当に多くの試行錯誤を経験しました。

「こんな時は、テキストムをどう使うべきですか?」インターネットやマニュアルを見てみましたが… 市中のテクストームの説明や講義はあまり理論中心の説明だけで初心者が理解するには難しすぎて、あちこちにいくつかのメニューを探して数日数日を悩んだ末に解決した記憶があります。

初心者時代の私のようにテキストムを使うことをやめたとき、「誰かが隣でガイドしてくれることができたらもう少し簡単にビッグデータ分析もして論文も書かなかったのだろうか?」 「テクストムに初めて触れたり、使い方を探している人たちにガイドになるほどの講義があれば本当に楽になるでしょう」こういう考えをしながらこの講義を準備しました。

本講義は、テキストストームについての冗長な理論的な説明ではなく、実際にデータ抽出する過程を直接実演し、ビッグデータ分析に対する感覚を捉えるように講義を構成しました。何度も繰り返し続けると、Pythonコーディングなしで誰でもビッグデータ分析、テキストマイニング技術を活用できます。


実践使用法を中心に
テキストマイニング講義。

このレッスンは、主に理論的な説明ではなく、テキストマイニングのためのテキストストーム実践の使用法に焦点を当てています。

講義を聞いてフォローすると動向分析、認識分析などビッグデータ分析を直接いただけるよう講義を構成しました。

講義で実践した例の概要

テキストマイニングの基本理論を簡単に説明した後、本格的にテクストムプログラムを通じて直接ビッグデータを抽出してみます。

このプロセスの中で、あなたは自然にテキストマイニングを理解し、ビッグデータ分析を行う方法を直接実装することができます。

また、最近のトレンドであるSNSビッグデータ分析を直接実装します。

テキストマイニングやテクストムが何であるか、ある程度理解していて、テクストムが提供するマニュアルを軽く見て、この講義で練習方法を学ぶなら、非常に迅速にテキストマイニング分析のスキルをアップグレードできます。

こんな方におすすめです!

  • テキストストームでテキストマイニングを学びたい人
  • 理論的な説明よりも、テキストムを使った実際の実装方法について知りたい方
  • テクストムで認識分析、動向分析論文を書きたい大学院生、研究員、教授など

💾受講前に確認してください!

  • 練習のためにはテキストム容量の確保が必須です。受講前のテキストム(TEXTOM)アカウントを作成し、有料アカウントで最低10MBを確保する必要があります。
  • 受講生にテキストマイニング理論に関するPPTを提供します。

こんにちは、イ・ジンギュです。

知識共有者の履歴

  • 現東国大学AI大学院博士課程(自然言語処理 Natural Language Processing専攻)
  • 現AIとビッグデータ専門のスタートアップで自然言語処理を開発
  • 前公共機関ビッグデータ分析研究員
  • 単国大学などのPythonデータ分析とビッグデータ分析講義
  • データ分析に関する多数の個人課外経験
  • クモン(Kmong)AI自然言語処理、ビッグデータ分析Prime サービス運営(クモン厳選上位2%サービス)
  • TEXTOMを活用した多数のビッグデータ論文の作成とプロジェクト体験

Q&A 💬

Q. この講義を聞いて研究動向や認識分析ビッグデータ論文を書くことはできますか?

ビッグデータ論文を書きたい方が、この講義を活用してデータを抽出するのに役立ちます。

Q. テキストマイニングを実務に適用したいのですが、講義を受講しても大丈夫でしょうか?

はい、この講義は一般的にテキストマイニングに使用される分析方法に関する実習で構成されています。実務に活用したい方も講義を聞けば良いです。

Q. テキストマイニング、テキストム初心者なのに聞けますか?

はい、本講義は初心者を対象とした講義でありながら実戦に活用できるすべての分析方法を盛り込んでいます。それでも完全初めての方はテキストムマニュアルを一度読んで学習することをお勧めします。

💡テキストマイニング&テキストムを始める方に役立てたい!

皆さんが気になるテキストムの使い方を直接一つ一つ実装し、難しいテキストマイニングについてコア中心に簡潔に説明し、皆さんがビッグデータ分析と研究を心配する際に、横から手を差し上げます。文を読んでくれてありがとう。講義でお会いしましょう!

「講義を受講して気になる場合は、私のメールアドレス(leejinkyu0612@naver.com)で気になることを残していただければ、1:1で答えます!」

1:1コーチングの例

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • テキストマイニングを学びたい方

  • コーディングは知らないけれどビッグデータ分析をしたい方

  • 텍스톰 の利用方法を知りたい方

  • 理論ではなく、実際の例を通してTextomを学びたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • テキストマイニングに関する基礎知識

  • テクスとームが初めてなら、テクスとーム公式マニュアルを一度読んでみよう!

こんにちは
です。

4,481

受講生

225

受講レビュー

51

回答

4.6

講座評価

11

講座

イ・ジンギュ | Lee JinKyu

AI・LLM・ビッグデータ分析専門家 / Happy AI 代表

👉詳細な経歴は下記のリンクからご確認いただけます。
https://bit.ly/jinkyu-profile

こんにちは。
AIとビッグデータ分析を研究・開発・教育・プロジェクトの現場で一貫して扱ってきた
ハッピーAI代表のイ・ジンギュ(工学博士、人工知能)です。

自然言語処理(NLP)とテキストマイニングを基盤に
アンケート、文書、レビュー、メディア、政策、学術データなど
多様な非定型データを分析してまいりました。
最近では生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用し、
組織や業務環境に合わせた実務中心のAI活用方法をお伝えしています。

サムスン電子、ソウル大学、教育庁、京畿研究院、山林庁、
国立公園管理公団、ソウル市など多数の公共機関・企業・教育機関と協業しており、
医療・コマース・生態・法学・経済・文化など多様なドメインで計200件以上の研究・分析プロジェクトを遂行しました。


🎒 講演および外注に関するお問い合わせ

コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)


📘 Bio (要約)

  • 2024.07 ~ 現在
    生成AI・ビッグデータ分析専門企業 ハッピーAI 代表

  • 工学博士(人工知能)
    東国大学校 人工知能大学院

    専門分野:大規模言語モデル(LLM)

    Bio (要約) 2024.07 ~ 現在 生成AI・ビッグデータ分析専門企業 Happy AI 代表 工学博士(人工知能) 東国大学校 人工知能大学院 専攻:大規模言語モデル(LLM)

    (2022.03 ~ 2026.02)

  • 2023 ~ 2025
    パブリックニュース AIコラムニスト
    (生成AIのバイアス、RAG、LLM活用イシュー)

  • 2021 ~ 2023
    AI・ビッグデータ専門企業 ステラビジョン 開発者, công ty chuyên về AI và Big Data, an AI and Big Data company

  • 2018 ~ 2021
    政府出資研究機関 自然言語処理・ビッグデータ分析研究員


🔹 専門分野(講義・プロジェクト中心)

  • 生成AIおよびLLM活用

    • プライベートLLM、RAG、エージェント

    • LoRA・QLoRAファインチューニングの基礎

  • AIベースのビッグデータ分析

    • アンケート・レビュー・報道・政策・学術データ

  • 自然言語処理(NLP)・テキストマイニング

    • トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク

  • 公共・企業 AI業務自動化

    • 文書の要約・分類・分析

      レビュー・メディア・政策・学術データの自然言語処理(NLP)・テキストマイニング トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク 公共・企業向けAI業務自動化 文書要約・分類・分析


🎒 Courses & Activities (選別)

2025

  • LLM/sLLM アプリケーション開発
    (ファインチューニング・RAG・Agent 基盤) – KT

2024

  • LangChain・RAGベースのLLMプログラミング – サムスンSDS

  • LLM理論およびRAGチャットボット開発実務 – ソウルデジタル財団

  • ChatGPTベースのビッグデータ分析入門 – LetUin Edu

  • 人工知能基礎・プロンプト技法 – 韓国職業開発院

  • LDA・感情分析 with ChatGPT – インフラン

  • Pythonベースのテキスト分析 – ソウル科学技術大学校

  • LangChainを活用したLLMチャットボット作成 – インフラン

2023

  • ChatGPTを活用したPython基礎 – 京畿大学校

  • ビッグデータ専門家課程 特講 – 檀国大学校

  • ビッグデータ分析基礎 – LetUin Edu


💻 Projects (要約)

  • Private LLMベースのRAGチャットボット構築 (韓国電力公社)

  • LLMベースの森林復元ビッグデータ分析 (国立森林科学院)

  • 内部ネットワーク専用 Private LLM テキストマイニングソリューション (政府機関)

  • Instruction Tuning・RLHFベースのLLMモデル開発

  • ヘルスケア・法学・政策・教育データ分析

  • アンケート・レビュー・報道データAI分析

→ 公共機関・企業・研究機関を含む200件以上の実績 bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Publication (選別)

  • 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)

  • ニュース記事ビッグデータに基づくLLM技術認識分析 (2024)

  • NLPベースのテキストマイニング研究多数
    (森林・環境・社会・ヘルスケア分野)


🔹 その他

  • Pythonベースのデータ分析・可視化

  • LLMを活用したデータ分析

  • ChatGPT・LangChain・Agentを活用した業務生産性の向上

カリキュラム

全体

78件 ∙ (9時間 38分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

9件

4.7

9件の受講レビュー

  • luckyii7036823님의 프로필 이미지
    luckyii7036823

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    22% 受講後に作成

    論文作成のために勉強する講義を探して聞くようになりました。実用的な内容を取り上げていただき、じっくり実習しながら適用してみたいと思います。良い講義ありがとうございます:D

    • hrjoo10309599님의 프로필 이미지
      hrjoo10309599

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      75% 受講後に作成

      理論的な話だけでなく、実用に必要な蜂蜜のヒントを教えてくれる本当に効率的な講義です。課外を受ける気分で楽しく勉強しました!

      • skyplane10222554님의 프로필 이미지
        skyplane10222554

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        99% 受講後に作成

        とても役に立ちました!!

        • onofone님의 프로필 이미지
          onofone

          受講レビュー 1

          平均評価 5.0

          5

          31% 受講後に作成

          いいですね

          • benign299848님의 프로필 이미지
            benign299848

            受講レビュー 3

            平均評価 5.0

            5

            99% 受講後に作成

            論文を書く際にテキスト作業が必要だったのですが、理論から実践まで詳しく説明してくださったので、とても助かりました。繰り返される内容もありましたが、何度も聞くうちにむしろ慣れてきたように思います!! 良い講義をありがとうございました :)

            ¥8,550

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