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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
HappyAI
¥8,727
入門 / Big Data, Text Mining, TEXTOM
4.7
(9)
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。
入門
Big Data, Text Mining, TEXTOM
理論中心の説明ではなく、演習を通してTEXTOMを初めて扱う方々が、手軽にテキストマイニング及びビッグデータ分析能力を習得できるようにする無料講座です。
受講生 398名
難易度 入門
受講期間 無制限


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学習した受講者のレビュー
5.0
Jang Jaehoon
良い講義をありがとうございました!
5.0
쿠카이든
テキストマイニングについて疑問が解けました。良い講義をありがとうございます
5.0
장유진
とても役に立ちました。
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 (単語頻度, ワードクラウド)
Naver記事など報道収集を通じたビッグデータ分析
Textomの使用は難しいですか? 📊
この講義であなたの時間を惜しみません!
💾受講前に確認してください!
「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。
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。
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論文を完成したコアノウハウと秘法を公開します。
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。
入門者のために最も活用されるコア技術を教えます。
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。
🚩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。
この講義では、主に理論的な説明ではなく、テキストムに初めて触れた方が例を通して実践できるように講義を構成しました。講義に耳を傾けてフォローすることで、テキストストームでデータを収集した後にデータを分析できます。
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。
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。
基礎無料講義受講後、テキストムTEXTOM本番活用能力を育てたい方におすすめの過程です。
Q.私はテキストマイニングの完全初心者です何も知らないが聞くことができますか?
はい、そうです。この講義は初心者のための入門講義です。
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、このレッスンは通常、テキストマイニングに使用される分析方法に関する基本的な実践の紹介で構成されています。
Q. Textomの使い方を知りたい初心者ですが、使い方がわかりますか?
はい、本講義はテキストム初心者を対象とした講義です。テキストストームの使い方を全く知らない方のための講義です。
「後記と一緒にメールアドレスを残していただければ、テキストマイニング論文資料を無料でお送りします」
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!
学習対象は
誰でしょう?
コーディングなしでビッグデータ分析をしてみたい方
コーディングなしでテキストマイニング分析をしてみたい方
4,566
受講生
236
受講レビュー
51
回答
4.6
講座評価
11
講座
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に基づき
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きました。
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活用方法を伝えています。
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。
📧 Email : leejinkyu0612@naver.com
🌐 ホームページ : https://happyaidata.kr
📝 Blog : https://blog.naver.com/leejinkyu0612
📺 YouTube : https://www.youtube.com/@HappyAI_0612
💻 GitHub : https://github.com/leejin-kyu
📞 Mobile : 010-9973-2113
💬 KakaoTalk : jinkyu0612
※ コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)
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, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis
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)
(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
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
生成AIおよびLLMの活用
Private LLM, RAG, Agent
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
LLM/sLLM アプリケーション開発
(ファインチューニング・RAG・Agent ベース) – KT
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 – レットユーインエデュ
人工知能の基礎・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
ChatGPT活用のPython基礎 – 京畿大学校
ビッグデータ専門家課程特別講義 – 檀国大学校
ビッグデータ分析の基礎 – レットユーインエデュ
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・研究機関を含め 200件以上の実績, including public institutions, corporations, and research institutes
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技術の認識分析 (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)
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
全体
15件 ∙ (2時間 4分)
1. テキストマイニング基礎理論
12:05
2. RISS 研究動向論文データの収集
03:04
3. データクレンジング
08:21
4. データ分析_頻度分析
08:33
5. 分析データ前処理
09:30
6. 01.텍스톰会員登録方法
04:19
7. 02.データ収集1
08:29
8. 03.データ収集2
02:34
10. 05.データ整形_形態素抽出
10:04
11. 06.データ分析_度数分析
11:24
全体
18件
4.8
18件の受講レビュー
受講レビュー 4
∙
平均評価 4.8
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 667
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 490
∙
平均評価 5.0
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