[実戊]テキストヌム TEXTOM 実戊講矩ビッグデヌタ論文䜜成のためのテキスト分析/テキストマむニング

TEXTOMに関する原論的理論䞭心の説明ではなく、実戊䟋題挔習を通じおテキストマむニングおよびビッグデヌタ分析胜力を身に぀けられるようにいたしたす。

難易床 入門

受講期間 4か月

Big Data
Big Data
Text Mining
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TEXTOM
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Big Data
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Text Mining
Text Mining
TEXTOM
TEXTOM
날개 달늰 동전

講座 を玹介しお、成長ず収益を埗たしょう

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マヌケティングパヌトナヌズ

講座 を玹介しお、成長ず収益を埗たしょう

孊習した受講者のレビュヌ

孊習した受講者のレビュヌ

4.7

5.0

Jieun So

22% 受講埌に䜜成

論文䜜成のために勉匷する講矩を探しお聞くようになりたした。実甚的な内容を取り䞊げおいただき、じっくり実習しながら適甚しおみたいず思いたす。良い講矩ありがずうございたすD

5.0

핎늬

75% 受講埌に䜜成

理論的な話だけでなく、実甚に必芁な蜂蜜のヒントを教えおくれる本圓に効率的な講矩です。課倖を受ける気分で楜しく勉匷したした

5.0

김안나

99% 受講埌に䜜成

ずおも圹に立ちたした

受講埌に埗られるこず

  • TEXTOMを掻甚したビッグデヌタ分析

  • ビッグデヌタ分析に関する実践䟋

1:1 コヌチングの䟋 テクスチャストヌムの䜿甚が難しいですか 📊
この講矩であなたの時間を惜しみたせん

本講矩はTextom入門者、初心者のために

基本的な内容を講矩しおいたす

プレビュヌしおから

ご垌望の内容なら受講しおください

参考䞭玚者向け講矩

垂䞭のテキストマむニング講矩を芋お、盎接分析ができたすか

「理論ではなく、実際の分析に適甚した䟋や実習䟋があっおほしい」

「トレンド分析、認識分析など論文を曞くこずができるテキストマむニング講矩が必芁です」

👉このような埌期を芋お、私は講矩を撮るこずに気づきたした。

最近のトレンドであるビッグデヌタ分析、


ビゞネス/研究で䜿われおいない分野はありたせん。

テキストマむニングは、たすたす研究するために䞍可欠な分析法になっおいたす。倧勢になっただけに、倚くの人が孊びたいず思いたす。

テキストマむニングのためのテクスチャ

TEXTOMは、コヌディングなしでテキストマむニングを行うのに最適なプログラムです。
しかし、講矩や本を芋おもテクストムの実際の䜿い方を知らず、倚くの倧孊院生、研究員、䌚瀟員の方々が時間をかけおストレスず負担を受けおいたす。

盎接論文を曞いおいない、実務経隓のない講垫
「ビッグデヌタ分析」方法を正しく䌝えるこずができたせん。

テクストム䞀぀で半日ぶりにビッグデヌタ分析を完成したコアノりハりず秘法を公開したす。


独孊を絶察にしないでください。
テキストマむニングは分析技術が倚すぎたす。

よく䜿われる分析技法、䜿い方も知らず、完党に理論ずマニュアルだけを芋お進めば無条件時間損害です。


実務やビッグデヌタ論文でよく䜿われる技法を䞭心に実習を行った埌、たすたす理論的な基盀をしっかりずしなければ埌で自由自圚にテキストを分析するこずができたす。

぀たり、テキスト分析で䜕が重芁か重芁ではないかを知る必芁がありたす。これを知るず、短くは数週間、長くは数ヶ月の時間が節玄されたす。

私にずっおは、すでに䜕癟ものテキス トム分析の経隓を通しおノりハりが蓄積されおいたす。才胜共有プラットフォヌムクモンでデヌタ分析䞊䜍2に䞎えられるPrimeの専門家であるため、「唯䞀」可胜な話です。


効率的な孊習ず実際の適甚のために、この講矩でテキストムを始めるこずをお勧めしたす。

ビッグデヌタ分析、今すぐお詊しください。
茪田分理論の説明の代わりに本番に䜿われる技法だけ集めたした。

テキストマむニングを孊ぶのが難しいのは、実践䟋の緎習なしに理論だけを孊んだからです。

自分で実装しおみないず決しお分析できたせん。

ビッグデヌタ分析を自由自圚にするには、テキストストヌムを通じお盎接自分で緎習をしおテキストマむニングを深く理解する必芁がありたす。

研究論文に必芁なデヌタを抜出するほどガむドしたす。

明確に定矩された重芁な抂念の説明ずテクストムを掻甚した実践緎習を通じお、あなたが実践や研究論文を䜜成する際にテキストマむニング分析を自信を持っお適甚する専門家レベルにガむドしたす。


実務で掻甚できる栞心技法だけを収めたした。

すべおの研究分野でたすたすテキストマむニング、ビッグデヌタを導入したす。

䌚瀟の実務もテキストデヌタを扱うこずを知っおおく必芁がありたす。

最近、倧勢のビッグデヌタやテキストマむニングを耇雑で難しいコヌディングなしで誰でも簡単に远い぀くこずができるように、実践緎習䞭心のテクストム講矩を制䜜したした。

実際の実務で䜿甚するテキストマむニングの栞心的な技法を䞭心に、実務で䜿われない機胜は果敢に省略した蓄積された実戊ノりハりを盛り蟌んで講矩を制䜜したした。

  • ✅実務を通じたテキストムデヌタの抜出
  • ✅ ビッグデヌタ論文䜜成のためのテキストム掻甚法

🚩私も、初めおテキストムを曞いたずきに本圓に倚くの詊行錯誀を経隓したした。

「こんな時は、テキストムをどう䜿うべきですか」むンタヌネットやマニュアルを芋おみたしたが  垂䞭のテクストヌムの説明や講矩はあたり理論䞭心の説明だけで初心者が理解するには難しすぎお、あちこちにいく぀かのメニュヌを探しお数日数日を悩んだ末に解決した蚘憶がありたす。

初心者時代の私のようにテキストムを䜿うこずをやめたずき、「誰かが隣でガむドしおくれるこずができたらもう少し簡単にビッグデヌタ分析もしお論文も曞かなかったのだろうか」 「テクストムに初めお觊れたり、䜿い方を探しおいる人たちにガむドになるほどの講矩があれば本圓に楜になるでしょう」こういう考えをしながらこの講矩を準備したした。

本講矩は、テキストストヌムに぀いおの冗長な理論的な説明ではなく、実際にデヌタ抜出する過皋を盎接実挔し、ビッグデヌタ分析に察する感芚を捉えるように講矩を構成したした。䜕床も繰り返し続けるず、Pythonコヌディングなしで誰でもビッグデヌタ分析、テキストマむニング技術を掻甚できたす。


実践䜿甚法を䞭心に
テキストマむニング講矩。

このレッスンは、䞻に理論的な説明ではなく、テキストマむニングのためのテキストストヌム実践の䜿甚法に焊点を圓おおいたす。

講矩を聞いおフォロヌするず動向分析、認識分析などビッグデヌタ分析を盎接いただけるよう講矩を構成したした。

講矩で実践した䟋の抂芁

テキストマむニングの基本理論を簡単に説明した埌、本栌的にテクストムプログラムを通じお盎接ビッグデヌタを抜出しおみたす。

このプロセスの䞭で、あなたは自然にテキストマむニングを理解し、ビッグデヌタ分析を行う方法を盎接実装するこずができたす。

たた、最近のトレンドであるSNSビッグデヌタ分析を盎接実装したす。

テキストマむニングやテクストムが䜕であるか、ある皋床理解しおいお、テクストムが提䟛するマニュアルを軜く芋お、この講矩で緎習方法を孊ぶなら、非垞に迅速にテキストマむニング分析のスキルをアップグレヌドできたす。

こんな方におすすめです

  • テキストストヌムでテキストマむニングを孊びたい人
  • 理論的な説明よりも、テキストムを䜿った実際の実装方法に぀いお知りたい方
  • テクストムで認識分析、動向分析論文を曞きたい倧孊院生、研究員、教授など

💟受講前に確認しおください

  • 緎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アカりントを䜜成し、有料アカりントで最䜎10MBを確保する必芁がありたす。
  • 受講生にテキストマむニング理論に関するPPTを提䟛したす。

こんにちは、む・ゞンギュです。

知識共有者の履歎

  • 珟東囜倧孊AI倧孊院博士課皋自然蚀語凊理 Natural Language Processing専攻
  • 珟AIずビッグデヌタ専門のスタヌトアップで自然蚀語凊理を開発
  • 前公共機関ビッグデヌタ分析研究員
  • 単囜倧孊などのPythonデヌタ分析ずビッグデヌタ分析講矩
  • デヌタ分析に関する倚数の個人課倖経隓
  • クモンKmongAI自然蚀語凊理、ビッグデヌタ分析Prime サヌビス運営クモン厳遞䞊䜍2サヌビス
  • TEXTOMを掻甚した倚数のビッグデヌタ論文の䜜成ずプロゞェクト䜓隓

Q&A 💬

Q. この講矩を聞いお研究動向や認識分析ビッグデヌタ論文を曞くこずはできたすか

ビッグデヌタ論文を曞きたい方が、この講矩を掻甚しおデヌタを抜出するのに圹立ちたす。

Q. テキストマむニングを実務に適甚したいのですが、講矩を受講しおも倧䞈倫でしょうか

はい、この講矩は䞀般的にテキストマむニングに䜿甚される分析方法に関する実習で構成されおいたす。実務に掻甚したい方も講矩を聞けば良いです。

Q. テキストマむニング、テキストム初心者なのに聞けたすか

はい、本講矩は初心者を察象ずした講矩でありながら実戊に掻甚できるすべおの分析方法を盛り蟌んでいたす。それでも完党初めおの方はテキストムマニュアルを䞀床読んで孊習するこずをお勧めしたす。

💡テキストマむニングテキストムを始める方に圹立おたい

皆さんが気になるテキストムの䜿い方を盎接䞀぀䞀぀実装し、難しいテキストマむニングに぀いおコア䞭心に簡朔に説明し、皆さんがビッグデヌタ分析ず研究を心配する際に、暪から手を差し䞊げたす。文を読んでくれおありがずう。講矩でお䌚いしたしょう

「講矩を受講しお気になる堎合は、私のメヌルアドレスleejinkyu0612@naver.comで気になるこずを残しおいただければ、11で答えたす」

11コヌチングの䟋

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • テキストマむニングを孊びたい方

  • コヌディングは知らないけれどビッグデヌタ分析をしたい方

  • 텍슀톰 の利甚方法を知りたい方

  • 理論ではなく、実際の䟋を通しおTextomを孊びたい方

前提知識、
必芁でしょうか

  • テキストマむニングに関する基瀎知識

  • テクスずヌムが初めおなら、テクスずヌム公匏マニュアルを䞀床読んでみよう

こんにちは
HappyAIです。

4,586

受講生

237

受講レビュヌ

51

回答

4.6

講座評䟡

11

講座

む・ゞンギュ | Lee JinKyu

AI・LLM・ビッグデヌタ分析専門家 / Happy AI 代衚

👉詳现な経歎は䞋蚘のリンクからご確認いただけたす。
https://bit.ly/jinkyu-profile

こんにちは。
AIずビッグデヌタ分析を研究・開発・教育・プロゞェクトの珟堎で䞀貫しお扱っおきた
ハッピヌAI代衚のむ・ゞンギュ工孊博士、人工知胜です。

自然蚀語凊理NLPずテキストマむニングに基づき
アンケヌト、文曞、レビュヌ、メディア、政策、孊術デヌタなど
倚様な非定型デヌタを分析しおきたした。
最近では生成AIず倧芏暡蚀語モデルLLMを掻甚し、
組織や業務環境に合わせた実務䞭心のAI掻甚方法を䌝えおいたす。

サムスン電子、゜りル倧孊、教育庁、京畿研究院、山林庁、
囜立公園管理公団、゜りル垂など倚数の公共機関・䌁業・教育機関ず協業しおおり、
医療・コマヌス・生態・法孊・経枈・文化など、倚様なドメむンで蚈200件以䞊の研究・分析プロゞェクトを遂行したした。

 


🎒 講挔および倖泚に関するお問い合わせ

※ コモンKmongPrime専門家䞊䜍2%


📘 Bio (芁玄)

  • 2024.07 ~ 珟圚
    生成AI・ビッグデヌタ分析専門䌁業 ハッピヌAI 代衚, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis

  • 工孊博士人工知胜
    東囜倧孊校 人工知胜倧孊院

     

    専門分野倧芏暡蚀語モデル(LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    パブリックニュヌス AIコラムニスト
    (生成AIのバむアス、RAG、LLM掻甚むシュヌ)

  • 2021 ~ 2023
    AI・ビッグデヌタ専門䌁業 ステラビゞョン 開発者

  • 2018 ~ 2021
    政府出資研究機関 自然蚀語凊理・ビッグデヌタ分析研究員


🔹 専門分野講矩・プロゞェクト䞭心

  • 生成AIおよびLLMの掻甚

    • Private LLM, RAG, Agent

    • LoRA・QLoRAファむンチュヌニングの基瀎

  • AIベヌスのビッグデヌタ分析

    • アンケヌト・レビュヌ・報道・政策・孊術デヌタ

  • 自然蚀語凊理(NLP)・テキストマむニング

    • トピック分析、感情分析、キヌワヌドネットワヌク

  • 公共・䌁業 AI業務自動化

    • 文曞の芁玄・分類・分析

       


🎒 Courses & Activities (遞別)

2025

  • LLM/sLLM アプリケヌション開発
    (ファむンチュヌニング・RAG・Agent ベヌス) – KT

2024

  • LangChain・RAGベヌスの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 – ゜りルデゞタル財団

  • ChatGPTベヌスのビッグデヌタ分析入門 – レットナヌむン゚デュ

  • 人工知胜の基瀎・プロンプト技法 – 韓囜職業開発院

  • LDA・感情分析 with ChatGPT – むンフラン

  • Pythonベヌスのテキスト分析 – ゜りル科孊技術倧孊校

  • LangChainを掻甚したLLMチャットボット䜜成 – むンフラン

2023

  • ChatGPT掻甚のPython基瀎 – 京畿倧孊校

  • ビッグデヌタ専門家課皋特別講矩 – 檀囜倧孊校

  • ビッグデヌタ分析の基瀎 – レットナヌむン゚デュ


💻 Projects (芁玄)

  • Private LLMベヌスのRAGチャットボット構築 (韓囜電力公瀟)

  • LLMベヌスの森林埩元ビッグデヌタ分析 (囜立森林科孊院)

  • 内郚ネットワヌク専甚 Private LLM テキストマむニング゜リュヌション (政府機関)

  • Instruction Tuning・RLHFベヌスのLLMモデル開発

  • ヘルスケア・法孊・政策・教育デヌタ分析

  • アンケヌト・レビュヌ・報道デヌタAI分析

→ 公共機関・䌁業・研究機関を含め 200件以䞊の実瞟, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Publication (遞別)

  • 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)

  • ニュヌス蚘事ビッグデヌタに基づくLLM技術の認識分析 (2024)

  • NLPベヌスのテキストマむニング研究倚数
    (森林・環境・瀟䌚・ヘルスケア分野)


🔹 その他

  • Pythonベヌスのデヌタ分析・可芖化

  • LLMを掻甚したデヌタ分析

  • ChatGPT・LangChain・Agentを掻甚した業務生産性の向䞊

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

78件 ∙ (9時間 38分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

9ä»¶

4.7

9件の受講レビュヌ

  • luckyii7036823님의 프로필 읎믞지
    luckyii7036823

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    22% 受講埌に䜜成

    論文䜜成のために勉匷する講矩を探しお聞くようになりたした。実甚的な内容を取り䞊げおいただき、じっくり実習しながら適甚しおみたいず思いたす。良い講矩ありがずうございたすD

    • onofone님의 프로필 읎믞지
      onofone

      受講レビュヌ 1

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      31% 受講埌に䜜成

      いいですね

      • benign299848님의 프로필 읎믞지
        benign299848

        受講レビュヌ 3

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        99% 受講埌に䜜成

        論文を曞く際にテキスト䜜業が必芁だったのですが、理論から実践たで詳しく説明しおくださったので、ずおも助かりたした。繰り返される内容もありたしたが、䜕床も聞くうちにむしろ慣れおきたように思いたす!! 良い講矩をありがずうございたした :)

        • skyplane10222554님의 프로필 읎믞지
          skyplane10222554

          受講レビュヌ 1

          ∙

          平均評䟡 5.0

          5

          99% 受講埌に䜜成

          ずおも圹に立ちたした

          • hrjoo10309599님의 프로필 읎믞지
            hrjoo10309599

            受講レビュヌ 1

            ∙

            平均評䟡 5.0

            5

            75% 受講埌に䜜成

            理論的な話だけでなく、実甚に必芁な蜂蜜のヒントを教えおくれる本圓に効率的な講矩です。課倖を受ける気分で楜しく勉匷したした

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