[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

Name: [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
Price: 69300 KRW

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。

（4.7）受講レビュー 9件

受講生 165名

HappyAI

textom

실습 중심

빅데이터

논문

Big Data

Text Mining

TEXTOM

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

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。

3,667

受講生

132

受講レビュー

回答

4.6

講座評価

講座

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

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

セクション 1．(理論) テキストマイニング基礎理論

7件 ∙ (45分)

1. [理論] テキストマイニング紹介 (データ収集および前処理)
08:29
2. [理論] テキストマイニング分析手法紹介(Tf,Tf-idf)
07:47
3. [理論] テキストマイニング分析手法紹介(N-gram)
04:05
4. [理論] テキストマイニング分析手法紹介(共起ネットワーク,2-waytree)
09:16
5. [理論] テキストマイニング分析手法紹介(CONCOR)
05:33
6. [理論] テキストマイニング分析手法紹介(感情分析)
05:49
7. [理論]LDA分析手法紹介
04:41

セクション 2．(テクストム24 新バージョン) データ収集および整備

14件 ∙ (1時間 39分)

8. RISS 研究論文データ収集
03:04
9. データクレンジング
08:21
10. データ分析 - 頻度分析
08:33
11. 頻度分析後のデータ前処理
09:30
12. N-gram分析
10:38
13. Tf-IDF分析
08:17
14. ネットワーク分析- 1-mode行列分析
06:38
15. ネットワーク分析 - 2mode マトリックス分析
03:33
16. ネットワーク分析 - 連結中心性、媒介中心性、近接中心性
06:45
17. ネットワーク分析 - エゴネットワーク分析
05:06
18. CONCOR分析
07:08
19. クラスタリング
06:35
20. LDAトピックモデリング -トピックパラメータ設定
07:07
21. LDAトピックモデリング - データ抽出および可視化
08:09

セクション 3．データ解析方法

5件 ∙ (27分)

セクション 4．研究論文作成方法

5件 ∙ (31分)

セクション 5．(텍스톰 SV 23年バージョン) データ収集および精製

5件 ∙ (37分)

セクション 6．(텍스톰 SV 2023年バージョン実習)データ分析

21件 ∙ (2時間 56分)

セクション 7．(22年旧バージョン_実習) Textom データ収集および前処理 (ネイバーニュース記事)

4件 ∙ (39分)

セクション 8．(22年旧バージョン _実習) Textom データ抽出 (Naver ニュース記事)

7件 ∙ (51分)

セクション 9．(22年旧バージョン_実習) UCINET データ抽出実習(NAVER ニュース記事)

2件 ∙ (21分)

セクション 10．(22年旧バージョン_実習) 研究動向分析

7件 ∙ (49分)

セクション 11．修了おめでとうございます！！

1件

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

Jieun So
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
22% 受講後に作成
논문 작성을 위해 공부할 강의를 찾다가 듣게 되었습니다. 실용적인 내용을 다뤄주셔서 차근차근 실습하면서 적용해보고자 합니다. 좋은 강의 감사합니다 :D
해리
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
75% 受講後に作成
이론적인 이야기 뿐만 아니라 실사용에 필요한 꿀팁을 알려주시는 정말 효율적인 강의에요. 과외를 받는 기분으로 재밌게 공부했습니다!
김안나
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
99% 受講後に作成
도움이 많이 되었어요!!
Mijin Kim
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
31% 受講後に作成
좋아요
benign29
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
99% 受講後に作成
논문 작성하면서 텍스톰 작업이 필요했는데 이론부터 실습까지 자세히 설명해주셔서 많은 도움이 되었습니다. 반복되는 내용이 있었지만 오히려 자꾸 들으니 더 익숙해진 것 같아요!! 좋은 강의 감사합니다 :)

￥8,208

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