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ビッグデータ/テキストマイニング分析法 (LDA,BERTtopic,感情分析,CONCOR with ChatGPT)

PythonとChatGPTを活用したテキストマイニング分析手法、ビッグデータ分析手法、単語頻度分析、ワードクラウド可視化、形態素分析、トピックモデリング分析手法を学び、論文作成時に必要なテキストマイニングデータ分析手法活用法、研究論文における基礎的な活用法に関する講座です。

  • HappyAI
빅데이터분석
Big Data
Text Mining

学習した受講者のレビュー

受講後に得られること

  • Pythonによるテキストマイニング 核心ノウハウ 要約

  • 単語頻度分析

  • ワードクラウド 視覚化

  • 形態素解析

  • テキストの重要度を把握できる TF-IDF

  • LDA手法を活用したテキストトピック分類

  • ビッグデータ/テキストマイニング 論文作成時 データ解釈法

  • テキストマイニングの核心理論の説明

  • KNU感情辞書を活用した感情分析(感情語彙抽出、感情文書比率)

テキストマイニングまたはテキストマイニングに関する論文の作成
悩みのある方を歓迎します! 🙌

受講前の無料講義である「基礎テキストマイニング:アプリレビュー分析 with Python」「テクストムTEXTOM基礎講義:ビッグデータ論文作成のためのSNS認識分析」の講義を聞くと理解しやすいです。

古典モデルであるLDAトピックモデリング、KNU感性分析から最新技法であるBERTopicまで、テキストマイニング/ビッグデータ分析論文に使われる核心技法を活用して論文作成ができるように案内した講義です。

本講義は、人文、芸能、保健医療などの人文社会系列の大学院生、研究者がビッグデータ論文を作成する際に役立つ講義です。

非専攻者、文科生の方々は、この講義を通じ、テキストマイニング論文の作成に対する恐怖と幕末をなくすことができます!

ChatGPTを活用してビッグデータ/テキストマイニング分析を簡単に行う方法ノウハウも講義に盛り込んでいます。

📖初心者の方は、ビッグデータ論文/テキスト分析のために何時間も迷う必要はありません

「簡潔だが深い学習を希望する方のための講義」

📚複雑な理論と冗長で原理的な理論の説明講義ではありません。

LDAモデルで使用される数学理論

🗝 専攻者レベルの原論的な理論説明をするのではなく、実務やビッグデータ論文を書く方がすぐに活用が可能な実用的講義です。

論文や実務で主に使用されるLDAモデルの可視化結果

最近多く登場するBERTopicモデル活用法もご案内します。

🗝講義を聞いて使用されたコードだけを変形したら、テキスト分析を適用できるようにしました。 (入力データのみを変更するとデータ解析が可能なコード提供)

📚 6年間のテキスト分析の実践と研究経験、その核心だけを圧縮した講義です。

📚 入門者のために最も活用されているコアテクニックを教えてくれます。

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の代わりに、誰でも簡単に従えるように効率的な講義を制作しました。

  • 📚 Pythonを活用したテキスト分析プロジェクトと研究

      

    💻この講義はテキストマイニング技法を活用してビッグデータ研究論文作成をお手伝いします! (初めての方のための案内講義です。)

    🚀 テキスト分析のための重要な理論と実務で活用できるテキスト分析技術を教えてください。

    🗝 大量のテキスト文書から洞察を発掘するのに役立ちます。

  • ✅本講義はPythonを利用してビッグデータ分析とテキストマイニング分析技術を学び、データとテキストから意味のある情報を抽出する方法を扱う講義です。

  • ✅ ビッグデータ論文作成のためのテキスト分析講義です(認識分析、動向分析のための最も基本的な講義です。)

  • データ収集と精製、テキストデータの前処理、頻度分析、TF-IDF分析、ワードクラウド、LDA、感性分析を用いたトピックモデリングなどを学習します。

✅最新LLMであるChatGPTを活用して、より簡単にビッグデータ分析を行う方法を案内します。

こんなことを学びます📚

Pythonを使用してビッグデータとテキストデータを分析する方法を理解します。

データ分析に必要なデータの前処理、可視化、統計分析などの技術を習得します。

ビッグデータ論文作成時に必要なデータ分析スキルを習得できます。

さまざまなデータとテキスト分析ツールと技術を習得することで、データ分析能力を向上させることができます。

ビッグカインズデータ資料を収集し、論文に使われるデータを直接抽出する過程を実習します。

最近のトレンドであるAIモデルChatGPTを活用して、ビッグデータ分析をより簡単にする方法についてご案内します。


こんな方におすすめですよ🙆‍♀️

データ分野で働く研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア

テキストマイニングとビッグデータ論文を作成したい研究者大学院生

ビッグデータ分析とテキストマイニング分析技術に興味がある人

このレッスンと一緒ですよ😊

データ分析や論文の作成に不安がある受講生は、この講義を通じてその能力を強化することができます。

講義を通じてデータとテキストから意味のある情報を抽出する方法を習得することで、受講生はビッグデータ分析とテキストマイニングの分野で高いレベルの能力を持つことができます。これらの能力は、受講生の職務能力の強化と学業成果に大きく貢献します。


講義の特徴✨

論文の作成に必要なデータ抽出と分析に関する情報提供

実際のPythonを活用したデータ分析実習の進行

Python初心者にも従う簡単な説明

Pythonでビッグデータとテキストデータから意味のある情報を抽出する方法を学ぶ

理論と実践の適切な割合!理論に基づいて実データ分析を行う実践の進行

講義受講評はぜひ講義を100%完講した後にご作成お願いいたします。講義を100%完了し、後期作成の方にはTextom講義を提供いたします!


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • テキストマイニング/ビッグデータの論文を執筆されたい大学院生、研究員

  • テキストマイニング手法を学びたい方

  • Pythonを活用してテキストマイニングをしたい方

  • テキストマイニングプロジェクトおよび研究課題遂行

  • SNSデータ分析をご希望の方

  • マーケティングのため、顧客フィードバック・レビュー分析を通じ顧客ニーズを把握したい方

  • センチメント分析をしてみたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python の基礎文法をある程度知っておく必要があります

  • グーグル Colab の 使い方 を 知っておく必要があります

こんにちは
です。

4,120

受講生

178

受講レビュー

50

回答

4.7

講座評価

10

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

48件 ∙ (5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

15件

4.5

15件の受講レビュー

  • runying03057863님의 프로필 이미지
    runying03057863

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    63% 受講後に作成

    Hello, I am leaving a lecture review after listening to half of the class. I have a PhD in language and have absolutely no knowledge of Python, but I am listening to the lecture with satisfaction because the teacher writes the code well and explains it well. Recently, I kept getting errors related to using LDAvis, so the teacher helped me remotely at 10 PM, but I couldn't do it even after 12:30 PM. It was late, and the teacher was really trying to help me, but I was really sorry that it didn't work, but the teacher corrected the error and sent me the code by email the next day. That's how sincere and passionate the teacher is in teaching. (When I came in, I saw that the teacher had updated the code in the lecture list.) Even if you have absolutely no knowledge of Python like me, you can listen to the lecture, and if you ask the teacher for help, he will help you, so I hope you listen to the lecture. After I finish this course, I plan to listen to the teacher's other (paid) lectures. I sincerely recommend the lecture content and the teacher.

    • 밝은 비버님의 프로필 이미지
      밝은 비버

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      45% 受講後に作成

      This is a lecture that I found like a ray of light when I was frustrated while studying text mining on my own :-) Why is it so easy to understand when it explains all the hot methodologies that are often covered in theses these days..!! (Honestly, if I were to take it at school, it would be a 1-semester lecture..How come you explain it so compactly?>.<) More than anything, it was a practical lecture, not a theory lecture, so it was very helpful in practice, and it was a lecture that completely condensed knowledge, so I didn't regret the tuition at all. In fact, it felt cheap..ㅠㅠ One more thing that is the most...perfect thing about this lecture..!! When I leave a question, the teacher gives feedback almost in real time, and tries to solve it together until the end, so I dare to give a thumbs up!!^^bb Thank you, teacher~~

      • yeobi852767님의 프로필 이미지
        yeobi852767

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        This lecture is truly a blessing in disguise for graduate students or researchers preparing a text mining research paper. There are many books on Python text mining on the market, but there is no one that provides guidance for beginners in coding to actually apply coding to research papers. This lecture is very helpful because it shows the entire process of how Python coding is actually done from the data collection stage to the analysis method so that it can be applied directly to research papers. I especially liked the fact that they gave me quick and friendly feedback on parts I was curious about. This lecture is not a lecture that explains the principles of coding grammar in detail. However, since it is a lecture that allows you to immediately apply the necessary parts of your research to real-life situations even if you don't know how to code, it is a lecture that is perfect for those who want to do text mining research but have difficulty applying coding!

        • pupplejin님의 프로필 이미지
          pupplejin

          受講レビュー 1

          平均評価 5.0

          5

          100% 受講後に作成

          • aa47474198510님의 프로필 이미지
            aa47474198510

            受講レビュー 1

            平均評価 5.0

            5

            100% 受講後に作成

            It was great that you showed us how to apply this to research papers too! I hope there will be more advanced lectures like this in the future :)

            ¥13,578

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