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)

Name: 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)
Price: 99000 KRW
Rating: 4.5 (17 reviews)

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。

（4.5）受講レビュー 17件

受講生 173名

難易度初級

受講期間 8か月

HappyAI

Big Data

Text Mining

Big Data

Text Mining

学習した受講者のレビュー

4.5

5.0

뚱이 언니

63% 受講後に作成

こんにちは、授業の半分ほど聞いた時点で講義評価を残します。私は語学博士を取得し、Pythonに関してはまったく知識が無い状態で講義を聞いていますが、先生がコードをよく組んでくれて、説明も上手くしてくれて満足しながら聞いています。しばらくの間、LDAvisの利用に関してずっとエラーが出て、先生が夕方10時に遠隔で助けてくれましたが、12時30半までしてもとてもダメです。遅い時間でもあり、先生も本当に助けてくださるように努力していなかったので本当に申し訳ありませんでしたが、先生がその翌日メールでエラーを修正してコードを渡してくれました。それだけ講義に心から、情熱的な方です。（聞いてみると先生が講義リストにコード更新もしてくれましたよ）私のようにPython関連の知識専務でも講義聞くことができますし、先生に難しさを要請すればよく助けてくれるので講義是非聞いてほしいと思います。私はこの講座が終わったら先生別（有料）講義を聞こうと思います。講義内容も先生も心からお勧めします。

5.0

밝은 비버

45% 受講後に作成

テキストマイニング独学で勉強するイライラしているときに一本の光のように見つけた講義です:-) 最近の論文でたくさん取り上げているホットな方法論をすべて説明してくれますが、なぜこんなに理解が上がるのですか..!! （正直に学校で聞くには1学期の講義分ですが…こんなにコンパクトに教えてください…）何よりも理論講義ではなく実習講義だと実務的にすごく役に立ったし、完全完全知識が濃縮された講義だと受講料が一つも惜しまなかった。むしろ安いと感じるほど..ㅠㅠ もう一つこの講義で一番…完璧な点は..!! 質問を残すと、先生がフィードバックもほぼリアルタイムになり、最後まで一緒に解決してくださるように助けてくれる部分であえて親指ふりを散布させていきます!!^^bb ありがとう、先生~~

5.0

우아한 북극곰

100% 受講後に作成

テキストマイニング研究論文を準備している大学院生や研究者には本当に干ばつにダンビーのような講義です。市中にPythonテキストマイニングに関連する本はいくつかありますが、コーディング初心者が実際にコーディングを研究論文に適用する方向をつかむことはありません。実際にどのように行われるかについてのすべてのプロセスを見せてください。特に気になる部分へのフィードバックも素早く親切にしてくださった点も良かったです。このレッスンは、コーディング文法の原理を詳しく説明するレッスンではありません。しかし、コーディングを知らなくても研究に必要な部分を実践にすぐに適用できる講義であるだけにテキストマイニング研究をしたいが、コーディングの適用は難しい方にあまりにも適した講義です！

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」と「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
HappyAIです。

5,562

受講生

336

受講レビュー

回答

4.5

講座評価

講座

イ・ジンギュ | Lee JinKyu

AI工学博士・AIソフトウェア学科兼任教授・ハッピーAI代表

こんにちは。
自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）を中心に、AIの研究・開発・教育に携わっているイ・ジンギュです。 and I research, develop, and teach AI, focusing on natural language processing (NLP) and large language models (LLMs).

人工知能専攻の工学博士号を取得し、自然言語処理とLLMを中心に研究してきました。 and have conducted research primarily in natural language processing and LLMs.

現在AIソフトウェア学科の兼任教授として自然言語処理やコンピュータービジョンなどのAI関連科目を講義しており、生成AI専門企業ハッピーAIを運営しています。

政府出資研究機関で自然言語処理・ビッグデータ分析の研究員として勤務した後、AI専門企業の開発者を経て、現在は企業や公共機関のAIプロジェクトと教育に携わっています。

SamsungSDS、KT、現代ウィア、ソウルデジタル財団など、さまざまな企業・機関で生成AI、LLM、RAG、AIエージェント、ファインチューニングに関する研修やプロジェクトを実施してきました。

また、文書・アンケート・レビュー・報道・政策・学術データなど、さまざまな非構造化データを対象に自然言語処理とテキストマイニングの研究を行い、医療・政策・環境・法学・経済・教育など、幅広い分野の研究・分析プロジェクトを経験してきました。

主な経歴

AIソフトウェア学科兼任教授
- 自然言語処理
- コンピュータビジョン
- 生成AI
- データマイニング
工学博士（人工知能）
- 大規模言語モデル（LLM）・Agent研究
Happy AI代表
- 生成AI・LLM・RAG・AI Agentの研究開発および教育
政府出資研究機関の研究員
- 自然言語処理・ビッグデータ分析
AI・ビッグデータ専門企業の開発者
AIコラムニスト
- 生成AI、LLM、RAGおよびAI技術に関する寄稿

主な専門分野

生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）
RAG · プライベートLLM
AIエージェント・Agentic AI
LangChain・LangGraphベースのAIアプリケーション
LoRA・QLoRAベースのLLMファインチューニング
自然言語処理（NLP）・テキストマイニング
AIを活用したデータ分析および業務自動化

主要企業・機関向け研修

サムスンSDS – LangChain・RAGベースのLLMプログラミング
KT – LLM/sLLMアプリケーション開発
ソウルデジタル財団 – LLM理論およびRAGチャットボット開発
現代ウィア – 生成AI・AX研修
ソウル科学技術大学 – Pythonベースのテキスト分析
京畿大学 – ChatGPT活用Python
檀国大学校 – ビッグデータ専門家課程

主なAIプロジェクト

Private LLMベースのRAG文書検索・チャットボット構築
社内ネットワーク環境におけるPrivate LLMソリューション開発 in an internal network environment
LLMファインチューニングおよびInstruction Tuning
AI Agentベースの業務プロセス設計
自然言語処理・テキストマイニングに基づく研究・分析
アンケート・レビュー・報道・政策・学術データのAI分析

研究および著書

自然言語処理・LLM関連の国内外における学術研究の実施
LLMバイアスの測定および緩和に関する研究
NLP・テキストマイニング分野の論文多数
AI関連の特許およびソフトウェアの研究開発経験
著書 『ChatGPTと学ぶ株式データ分析』

私が講義で最も重視していること

AI技術は急速に変化しますが、核心原理を理解すれば、新しい技術もはるかに早く習得できます。

講義では、単に機能やコードを真似することよりも

「何なのか → なぜ必要なのか → どのように動作するのか → 実際にどこで活用するのか」

明確に理解できるように説明することを最も重視しています。

複雑なAI技術を難しく説明するのではなく、
初めて触れる方にも全体の構造を理解し、実際の業務やプロジェクトに適用できるようお伝えします。

講演およびプロジェクトに関するお問い合わせ

Email
leejinkyu0612@naver.com

ホームページ
https://happyaidata.kr

YouTube
https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

GitHub
https://github.com/leejin-kyu

※ クモンPrime専門家

詳細な経歴
https://bit.ly/jinkyu-profile

カリキュラム

全体

48件 ∙ (5時間 38分)

講座資料:

授業資料

セクション 1．テキストマイニング理論説明

4件 ∙ (17分)

1. テキストマイニング紹介と収集過程の説明
03:50
2. データ前処理理論紹介
02:21
3. 単語頻度 tf および tf_idf 理論紹介
07:05
4. LDA基本理論
04:41

セクション 2．ビッグカインズ記事データ収集

1件 ∙ (5分)

5. ビッグカインズのニュース記事データ収集
05:44

セクション 3．(最新版) ビッグカインズニュース記事分析実習 with ChatGPT (24年4月追加)

15件 ∙ (1時間 27分)

6. Python 実習コードおよびビッグカインズデータ準備
01:42
7. グーグルコラボで実習準備
02:41
8. データ前処理 1 (konlpyを活用した形態素解析)
07:45
9. データ前処理２ (konlpyを用いた形態素抽出)
12:15
10. 頻度(TF)算出
05:49
11. 頻度(TF)についてのワードクラウド可視化
06:50
12. TF_IDFの計算
04:55
13. TF-IDFワーククラウド可視化
03:40
14. LDA分析用データ作成
07:24
15. ペルプレキシティによるLDA最適トピック数の決定
08:34
16. Coherence を利用した LDA 最適トピック数の決定
08:07
17. LDAを活用したトピック別主要単語抽出
06:36
18. LDAvisを用いたトピックモデリングの可視化手法
03:42
19. (参考資料)ldsvis 視覚化エラーが発生した場合、このコードを使用してください！
20. 望む結果を得るためのデータ前処理手法
07:07

セクション 4．BERTopicを活用したトピックモデリング(24年8月追加)

2件 ∙ (20分)

セクション 5．Ucinetでネットワーク可視化およびCONCORデータ抽出(24年8月追加)

3件 ∙ (28分)

セクション 6．KNU感情辞書を活用したビッグカインズニュース記事の感情分析 (2024年4月追加)

8件 ∙ (50分)

セクション 7．データ解釈法(Tip)

6件 ∙ (39分)

セクション 8．(旧版) BIG KINDS ニュース記事分析実習 TF,TF-IDF,LDA分析実習

9件 ∙ (1時間 28分)

講座掲載日: 2023/05/29

最終更新日: 2025/06/01

受講レビュー

全体

17件

4.5

17件の受講レビュー

runying03057863
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
2024/07/15
5
63% 受講後に作成
こんにちは、授業の半分ほど聞いた時点で講義評価を残します。私は語学博士を取得し、Pythonに関してはまったく知識が無い状態で講義を聞いていますが、先生がコードをよく組んでくれて、説明も上手くしてくれて満足しながら聞いています。しばらくの間、LDAvisの利用に関してずっとエラーが出て、先生が夕方10時に遠隔で助けてくれましたが、12時30半までしてもとてもダメです。遅い時間でもあり、先生も本当に助けてくださるように努力していなかったので本当に申し訳ありませんでしたが、先生がその翌日メールでエラーを修正してコードを渡してくれました。それだけ講義に心から、情熱的な方です。（聞いてみると先生が講義リストにコード更新もしてくれましたよ）私のようにPython関連の知識専務でも講義聞くことができますし、先生に難しさを要請すればよく助けてくれるので講義是非聞いてほしいと思います。私はこの講座が終わったら先生別（有料）講義を聞こうと思います。講義内容も先生も心からお勧めします。
yeobi852767
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
2024/03/04
5
100% 受講後に作成
テキストマイニング研究論文を準備している大学院生や研究者には本当に干ばつにダンビーのような講義です。市中にPythonテキストマイニングに関連する本はいくつかありますが、コーディング初心者が実際にコーディングを研究論文に適用する方向をつかむことはありません。実際にどのように行われるかについてのすべてのプロセスを見せてください。特に気になる部分へのフィードバックも素早く親切にしてくださった点も良かったです。このレッスンは、コーディング文法の原理を詳しく説明するレッスンではありません。しかし、コーディングを知らなくても研究に必要な部分を実践にすぐに適用できる講義であるだけにテキストマイニング研究をしたいが、コーディングの適用は難しい方にあまりにも適した講義です！
밝은 비버
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
2024/05/09
5
45% 受講後に作成
テキストマイニング独学で勉強するイライラしているときに一本の光のように見つけた講義です:-) 最近の論文でたくさん取り上げているホットな方法論をすべて説明してくれますが、なぜこんなに理解が上がるのですか..!! （正直に学校で聞くには1学期の講義分ですが…こんなにコンパクトに教えてください…）何よりも理論講義ではなく実習講義だと実務的にすごく役に立ったし、完全完全知識が濃縮された講義だと受講料が一つも惜しまなかった。むしろ安いと感じるほど..ㅠㅠ もう一つこの講義で一番…完璧な点は..!! 質問を残すと、先生がフィードバックもほぼリアルタイムになり、最後まで一緒に解決してくださるように助けてくれる部分であえて親指ふりを散布させていきます!!^^bb ありがとう、先生~~
aa47474198510
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
2025/10/12
5
100% 受講後に作成
論文にも適用する方法を教えていただけて良かったです！今後このような上級講義も生まれると良いですね😊
iami3370818
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
2025/05/02
5
35% 受講後に作成
受講評価を聞いて、私も慌てて講義を進めましたが進捗率は高いのですが、正直何を言っているのか分かりません。私はあまりにも初心者なので。Textomの講義を聞くべきだったようです。Pythonから~~~~~~~~あ〜難しい。私は5月に学会誌に論文を提出しようと思っているのですが.. 実は同僚が1.5日でTextomで論文を書いてアップロードするのを見て、私もできるだろうと思っていたのですが。講義を聞いてもっとメンタルブレイクです。 Textomの講義に行くべきみたいです...とても悲しいです。
- leejinkyu0612
  知識共有者
  2025/05/04
  こんにちは 😊 初めてビッグデータ分析に触れる場合、概念が少し難しく感じられるかもしれません。特にパイソンやテキストマイニングが初めてであれば、なおさらです。おっしゃる通り、本講座の前に「基礎テキストマイニング: アプリレビュー分析 with パイソン」や「テキストム TEXTOM 基礎講座: ビッグデータ論文作成のためのSNS認識分析」のような無料講座をまず受講されると、全体的な流れを理解するのに非常に役立つでしょう。まずは基礎講座を一度受講してみて、その後に本講座を改めて受講されれば、よりスムーズについてこられると思います。学会誌の論文も無事書き上げられるよう応援しております！ありがとうございます 😊

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非専門家のためのAI完全攻略：機械学習から生成AIまで

ywjang23583

40講義の体系的なカリキュラムを通じて、AIの基礎理論から各アルゴリズムの応用AI技術まで学習します。数学的な直感とRコーディングアルゴリズムの学習および実習を通じて、データ分析、機械学習、およびその応用ツールのアルゴリズムのモデラーを構築し、選択・活用する内容まで、即座に適用可能なAIモデル開発能力を身につけます。

入門

Machine Learning(ML), Statistics, Big Data

非専門家のためのAI完全攻略：機械学習から生成AIまで

ywjang23583

データ入門者のためのAzureデータ基礎完全攻略

daniellee

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

入門

SQL, Big Data, Data Engineering

データ入門者のためのAzureデータ基礎完全攻略

daniellee