Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Data Science

/

Data Analysis

[Miễn phí] Bài giảng cơ bản TEXTOM 24 phiên bản mới: Phân tích nhận thức SNS để viết luận văn phân tích cơ bản dữ liệu lớn

Đây là buổi học miễn phí được thiết kế để giúp những người lần đầu tiếp cận 텍스톰 (TEXTOM) dễ dàng trang bị kỹ năng khai phá văn bản và phân tích dữ liệu lớn, thông qua các bài thực hành ví dụ thay vì chỉ tập trung giải thích lý thuyết nguyên tắc.

(4.7) 13 đánh giá

371 học viên

  • leejinkyu0612
textom
텍스트마이닝
논문
Big Data
NLP
Text Mining
Data literacy
TEXTOM
Thumbnail

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Phân tích Big Data với TEXTOM

  • Ví dụ thực tế về phân tích dữ liệu lớn (tần suất từ, word cloud)

  • Phân tích big data thông qua thu thập báo chí như bài báo trên Naver

Bạn có gặp khó khăn khi sử dụng Textom không? 📊
Khóa học này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian!

💾 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

Bạn có thể viết một bài báo hoặc tự phân tích sau khi xem các bài giảng khai thác văn bản trên thị trường không?

“Tôi muốn thấy những ví dụ hoặc ví dụ thực tế về việc áp dụng lý thuyết vào phân tích thực tế chứ không chỉ là lý thuyết.”

“Chúng tôi cần một khóa học khai thác văn bản cho phép chúng tôi viết các bài báo về phân tích xu hướng, phân tích nhận thức, v.v.”

👉 Sau khi xem những đánh giá này, tôi quyết định quay phim bài giảng.

Phân tích dữ liệu lớn, là một xu hướng gần đây,
Không có lĩnh vực nào trong kinh doanh/nghiên cứu mà không sử dụng nó.

Khai thác văn bản đang ngày càng trở thành phương pháp phân tích cần thiết cho nghiên cứu. Vì nó đã trở thành xu hướng nên nhiều người muốn học nó.

Textom để khai thác văn bản

TEXTOM là một chương trình tuyệt vời để khai thác văn bản mà không cần viết mã.
Tuy nhiên, nhiều sinh viên sau đại học, nhà nghiên cứu và nhân viên văn phòng đang lãng phí thời gian và cảm thấy căng thẳng, gánh nặng vì họ không biết cách sử dụng Textom ngay cả sau khi tham dự các bài giảng hoặc đọc sách.

Một người hướng dẫn không có kinh nghiệm thực tế và chưa bao giờ viết bài báo?
Tôi thực sự không thể giải thích cách thực hiện "phân tích dữ liệu lớn".

Chúng tôi sẽ tiết lộ bí quyết cốt lõi và bí quyết hoàn thành bài báo dữ liệu lớn trong nửa ngày bằng cách sử dụng Textom .


Đừng bao giờ tự học.
Khai thác văn bản có rất nhiều kỹ thuật phân tích khác nhau.

Nếu bạn chỉ tiến hành bằng cách xem xét các lý thuyết và hướng dẫn mà không biết cách sử dụng các kỹ thuật phân tích thường dùng, chắc chắn bạn sẽ lãng phí thời gian .
Sau khi thực hành các kỹ thuật thường dùng trong thực hành hoặc các bài báo dữ liệu lớn , bạn nên dần xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc để sau này có thể phân tích văn bản một cách tự do.

Nghĩa là chúng ta cần biết điều gì là quan trọng và điều gì không quan trọng trong phân tích văn bản . Biết điều này có thể giúp bạn tiết kiệm nhiều tuần hoặc thậm chí nhiều tháng.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn những kỹ thuật cơ bản thường dùng nhất dành cho người mới bắt đầu.

Khai thác văn bản và dữ liệu lớn ngày càng được ứng dụng nhiều hơn trong mọi lĩnh vực nghiên cứu. Thực hành doanh nghiệp cũng đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu văn bản phải được nhận dạng. Chúng tôi đã tạo ra bài giảng Textom tập trung vào đào tạo thực tế để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng theo dõi xu hướng khai thác dữ liệu lớn và văn bản hiện tại mà không cần phải viết mã phức tạp và khó khăn.

  • ✅ Thực hành trích xuất dữ liệu, thu thập và phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu sử dụng Textom.
  • ✅ Đây là bài giảng cơ bản về Textom để viết các bài báo dữ liệu lớn (phân tích nhận thức, phân tích xu hướng)

🚩 Tôi cũng đã thử nghiệm rất nhiều lần khi mới bắt đầu sử dụng Textom.

'Tôi nên sử dụng Textom như thế nào trong trường hợp này?' Tôi đã tìm kiếm trên internet và các hướng dẫn sử dụng, nhưng... các giải thích và bài giảng về Textom trên thị trường quá thiên về lý thuyết và quá khó để người mới bắt đầu có thể hiểu được. Tôi nhớ mình đã phải tìm kiếm qua nhiều menu khác nhau và vật lộn nhiều ngày trước khi cuối cùng giải quyết được vấn đề.

Khi còn là người mới bắt đầu và gặp khó khăn khi sử dụng Textom, tôi đã nghĩ, 'Giá như có ai đó hướng dẫn tôi thì việc phân tích dữ liệu lớn và viết bài báo có dễ hơn không?' 'Sẽ rất tiện lợi nếu có một bài giảng có thể đóng vai trò hướng dẫn cho những người mới sử dụng Textom hoặc đang tìm hiểu cách sử dụng phần mềm này'. Tôi đã chuẩn bị bài giảng này với suy nghĩ này.

Bài giảng này được thiết kế để giúp bạn cảm nhận về phân tích dữ liệu lớn bằng cách chứng minh quy trình thực tế của việc trích xuất dữ liệu thay vì cung cấp lời giải thích lý thuyết dài dòng về Textom. Nếu bạn thực hiện theo nhiều lần, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn và khai thác văn bản mà không cần lập trình Python.


Dành cho những người mới sử dụng Textom
Đây là khóa học thực hành cơ bản.

Bài giảng này được thiết kế để cho phép những người mới làm quen với Textom thực hành thông qua các ví dụ thay vì tập trung vào các giải thích lý thuyết. Nếu bạn nghe bài giảng và theo dõi, bạn sẽ có thể thu thập dữ liệu bằng Textom và sau đó phân tích dữ liệu.

Sau khi giải thích ngắn gọn về lý thuyết cơ bản về khai thác văn bản, chúng tôi sẽ trích xuất trực tiếp dữ liệu lớn bằng chương trình Textom. Trong quá trình này, bạn sẽ hiểu được cách khai thác văn bản và có thể trực tiếp triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu lớn.

Nếu bạn có hiểu biết đôi chút về khai thác văn bản hoặc Textom, hãy xem qua hướng dẫn do Textom cung cấp và sau đó tìm hiểu phương pháp thực tế thông qua bài giảng này, bạn sẽ có thể nâng cao kỹ năng phân tích khai thác văn bản của mình rất nhanh chóng.

Tôi giới thiệu điều này tới những người này!

  • Dành cho những người hoàn toàn mới với khai thác văn bản
  • Bất kỳ ai muốn học khai thác văn bản với Textom
  • Dành cho những ai muốn biết về các phương pháp triển khai thực tế sử dụng Textom thay vì các giải thích lý thuyết
  • Sinh viên sau đại học, nhà nghiên cứu, giáo sư, v.v. muốn viết bài báo về phân tích nhận dạng SNS và phân tích xu hướng bằng Textom nhưng cần nghiên cứu cơ bản

Các quy trình liên quan

Khóa học này được khuyến nghị cho những ai muốn phát triển các kỹ năng ứng dụng TEXTOM thực tế sau khi học khóa học cơ bản miễn phí.


Xin chào, tôi là Jin-gyu Lee.

Lịch sử chia sẻ kiến ​​thức

  • Hiện đang theo đuổi chương trình Tiến sĩ. trong Trường sau đại học AI (Chuyên ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
  • Phát triển xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong các công ty khởi nghiệp chuyên về AI và dữ liệu lớn hiện nay
  • Cựu nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu lớn của tổ chức công
  • Nhiều kinh nghiệm dạy kèm riêng liên quan đến phân tích dữ liệu
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên AI của Kmong, phân tích dữ liệu lớn Hoạt động dịch vụ chính (2% dịch vụ hàng đầu được Kmong lựa chọn cẩn thận)
  • Kinh nghiệm viết và trình bày nhiều bài báo dữ liệu lớn bằng TEXTOM

Hỏi & Đáp 💬

H. Tôi là người mới bắt đầu tìm hiểu về khai thác văn bản. Tôi vẫn có thể lắng nghe ngay cả khi tôi không biết gì không?

Vâng, đúng vậy. Khóa học này là khóa học giới thiệu dành cho người mới bắt đầu.

H. Tôi muốn áp dụng khai thác văn bản vào công việc của mình. Tôi có thể tham gia khóa học này được không?

Có, khóa học này bao gồm phần giới thiệu về các phương pháp phân tích thực tế cơ bản thường được sử dụng trong khai thác văn bản.

H. Tôi là người mới bắt đầu và muốn biết cách sử dụng Textom. Bạn có thể cho tôi biết cách sử dụng nó không?

Vâng, bài giảng này dành cho người mới bắt đầu sử dụng Textom. Khóa học này dành cho những người chưa biết cách sử dụng Textom.

"Nếu bạn để lại địa chỉ email cùng với bài đánh giá, chúng tôi sẽ gửi cho bạn dữ liệu bài báo khai thác văn bản miễn phí."

💡 Tôi muốn giúp đỡ những người mới bắt đầu khai thác văn bản và textom!

Chúng tôi sẽ đích thân triển khai các phương pháp sử dụng Textom mà bạn tò mò, cung cấp lời giải thích ngắn gọn về các yếu tố cốt lõi của khai thác văn bản mà bạn thấy khó hiểu và hỗ trợ bạn khi bạn đang cân nhắc phân tích và nghiên cứu dữ liệu lớn. Cảm ơn các bạn rất nhiều vì đã đọc. Hẹn gặp lại các bạn ở lớp nhé!

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người muốn phân tích Big Data không cần lập trình

  • Ai muốn thử phân tích text mining không cần code

Xin chào
Đây là

3,643

Học viên

130

Đánh giá

46

Trả lời

4.6

Xếp hạng

10

Các khóa học

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

Chương trình giảng dạy

Tất cả

15 bài giảng ∙ (2giờ 4phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

13 đánh giá

4.7

13 đánh giá

  • galchi859832님의 프로필 이미지
    galchi859832

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    33% đã tham gia

    • sdjang6221님의 프로필 이미지
      sdjang6221

      Đánh giá 97

      Đánh giá trung bình 4.2

      3

      33% đã tham gia

      • narceine995424님의 프로필 이미지
        narceine995424

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        33% đã tham gia

        • c9900341146님의 프로필 이미지
          c9900341146

          Đánh giá 1

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          33% đã tham gia

          • flolin0855님의 프로필 이미지
            flolin0855

            Đánh giá 1

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            60% đã tham gia

            Tôi đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ.

            Miễn phí

            Khóa học khác của leejinkyu0612

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!