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みんなの韓国語テキスト分析と自然言語処理 with Python

Name: みんなの韓国語テキスト分析と自然言語処理 with Python
Price: 77000 KRW

Pythonによる韓国語テキスト分析と自然言語処理ワードクラウドによる可視化、形態素分析、トピックモデリング、クラスタリング、類似度分析、テキストデータベクトル化のための Bag of Words と TF-IDF、機械学習とディープラーニングを活用したテキスト分類、Hugging Face の活用法

（4.8）受講レビュー 20件

受講生 582名

todaycode

이론 실습 모두

텍스트분석

자연어처리

NLP

Text Mining

Machine Learning(ML)

data-clustering

Big Data

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

ワードクラウド視覚化
形態素解析
トピックモデル
クラスタリング
類似度分析
テキストデータベクトル化のための Bag of Words と TF-IDF
機械学習とディープラーニング(RNN, LSTM)を活用したテキスト分類
Hugging Face を活用した BERT と koGPT2 の活用

📚テキスト分析と自然言語処理で複雑な文書から洞察を得る！

💻言語の本質を理解し、テキストデータを効果的に前処理して分析する方法を学びます。
🚀強力なNLPツールを扱い、ビジネス現場での実践能力を育て、より効果的な意思決定に役立つテキストマイニング技術を身につけます。 🛠📊
🗝ビジネスを変える鍵をPythonのテキスト分析で見つけてください。 💬🔍

講義を聞いたら、何を理解し、上手にできるようになりますか？

📝トークン化（Tokenization）
- テキストを個々の単語、フレーズ、文章などに分割します。
🏷 品詞タグ付け ( Part -of-Speech Tagging)
- 各トークン（単語）に品詞（名詞、動詞など）をタグ付けし、調査、句読点などを削除する方法を学びます。
📚トピックモデリング、集団化、類似度分析
- ドキュメントセットから隠しトピックを抽出します。
- 同様のテキストをクラスタリングします。 (data-clustering)
- 同様のテキストを検索または推奨します。
📊テキスト分類 (Text Classification)
- 文書を事前定義されたカテゴリに分類します。
😃感性分析(Sentiment Analysis)
- テキストで肯定的、否定的、中立的な感性を分析します。
🔑キーワード抽出（ Keyword Extraction）
- テキストから重要なキーワードやフレーズを抽出します。

Q. 非専攻者も聞くことができますか？

Pythonの基礎文法を理解している場合は、形態素アナライザ、サイキランやパンダスのAPIを主に使用するので、非専攻者が十分に聞くことができます。さまざまな分野でテキスト分析を活用したい方のための講義です。企画者、マーケター、アナリスト、非IT系の研究者の方々がビジネスでテキストを活用することを目的に作られました。そのため、AIモデルを直接開発したり、底から数式を作成して分析したい人には合わない場合があります。

Q. YouTubeに公開されているみんなのテキスト分析本映像と同じですか？

この講座のほとんどがすべて新しく撮影された映像です。 YouTubeチャンネルに公開された映像は、Python、パンダス基礎、分類基礎、一部の内容が重なります。また、トピックモデリング、群集化、類似度分析、次元縮小、ディープラーニング活用についてはYouTubeにない内容をはるかに詳しく取り上げます。購入前にYouTubeの映像を通じて、自分が考えていた学習内容であることを確認してください。 => https://bit.ly/pytextbook-youtube

Q. 授業内容をどの程度レベルまで扱いますか？

小さなフードレビューの例コーパスデータから始めて、ソウル120 FAQデータ、ショッピングレビュー、KLUEニューストピックデータまで取り上げます。
トークン化、形態素分析、トピックモデリング、群集化、類似度分析、機械学習の活用法を扱います。
ハギングフェイスを介して既存の共有モデルを活用する方法について説明します。

InflearnプレビューまたはYouTube チャンネルを通じて公開されたいくつかのクラスを最初に聞いて、受講するかどうかを決定してください。

受講前にいくつかのクラスをプレビューできます。希望の学習方向であることを確認してください。（ => https://bit.ly/pytextbook-youtube ）またご質問がある場合は、受講前のお問い合わせからお問い合わせください。 YouTubeの内容以外の授業では、はるかに多様なタスクとディープラーニング活用法について YouTubeにない内容をより詳しく取り上げます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

テキスト分析が必要なビジネス専門家
研究や論文でトピックモデリングや類似度分析が必要な研究者
テキスト分析プロジェクトをしようとしている学生
テキスト分析のポートフォリオを作成したい就職活動生

前提知識、
必要でしょうか？

Pythonの基本文法
Jupyter Notebook、またはGoogle Colaboratory の使い方

こんにちは
です。

18,787

受講生

787

受講レビュー

1,334

回答

4.9

講座評価

講座

Microsoft MVP(Python Developer Technologies)
오늘코드 YouTube 📺 https://youtube.com/todaycode
“모두가 데이터에 친숙해지는 날이 오길”– 마이크로소프트웨어 (링크)
네이버 커넥트 재단 부스트코스 데이터사이언스 강의 설계 및 교수자
서울대 빅데이터혁신공유대학, 서울대 평생교육원, 연세대 DX Academy, 한신대 ABC Camp, 한양대 대학원, 전남대,
한국능률협회, 삼성SDS 멀티캠퍼스, 멋쟁이사자처럼, 패스트캠퍼스, 모두의연구소 등 다수의 교육기관 및 기업 강의
다양한 도메인(제약, 통신, 자동차, 커머스, 교육, 정부기관 등)의 기업 데이터 분석
20년이상 게임, 광고, 교육 등 다양한 도메인에서 웹 백엔드 개발자 및 데이터 분석가 현업 경험

カリキュラム

全体

53件 ∙ (18時間 6分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．テキスト分析の概要

2件 ∙ (11分)

セクション 2．テキスト分析のためのPythonとPandas文字列基礎

4件 ∙ (1時間 21分)

セクション 3．テキスト分析とワードクラウド可視化の基礎

2件 ∙ (44分)

7. 0103 KLUEデータを通じた文字列の前処理とワードクラウド
24:55
8. 0103 正規表現、PeCab形態素分析器、ワードクラウドマスク処理
19:22

セクション 4．形態素解析の基礎

2件 ∙ (28分)

セクション 5．テキストのベクトル化

4件 ∙ (1時間 7分)

セクション 6．トピックモデル

3件 ∙ (1時間 4分)

セクション 7．テキストクラスタリング

4件 ∙ (1時間 9分)

セクション 8．剽窃検出やレコメンデーションシステムに活用されるテキスト類似度分析

2件 ∙ (38分)

セクション 9．機械学習を活用したテキスト分類

10件 ∙ (3時間 30分)

セクション 10．TensorFlowディープラーニングを活用した分類分析

10件 ∙ (3時間 50分)

セクション 11．Hugging FaceとTransformersで主要タスクを活用する

10件 ∙ (3時間 59分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

20件

4.8

20件の受講レビュー

런던베이글
受講レビュー 7
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
네이버 부스트코스에서 박조은강사님 강좌 수강이후에 - 파이토치, 텐서플로우 기본 학습하고 이어서 진행했습니다. 비전공자가 듣기 쉽고 좋으며 90%이상 프로젝트실습 위주여서 추천드립니다... 어렵게 학습했던 딥러닝에 대해서 개념을 쉽게 다시 이해하기에도 좋았습니다. 유튜브에서 진행 하시는 마케팅분석도 강의로 제공해주시면 좋을거같습니다
geogeo2020
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
ssyeonh
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
30% 受講後に作成
iklee
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
60% 受講後に作成
임지수
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
좋은 내용 잘 들었습니다.

￥9,105

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