1. | 텍스트데이터의 이해 | 데이터 이해하기 | ||
텍스트데이터의 이해 | 텍스트 분석에 필요한 지식과 도구 | |||
텍스트데이터의 이해 | 텍스트 분석 기술의 적용분야 | |||
2. | 텍스트 분석을 위한 Python 기초 1 | 구글 코랩 사용하기 | ||
텍스트 분석을 위한 Python 기초 1 | 파이썬의 기초 문법 | |||
텍스트 분석을 위한 Python 기초 1 | 파이썬의 자료구조 | |||
3. | 텍스트 분석을 위한 Python 기초 2 | 제어문 사용하기 | ||
텍스트 분석을 위한 Python 기초 2 | pandas 사용하기 | |||
텍스트 분석을 위한 Python 기초 2 | numpy 사용하기 | |||
4. | 텍스트데이터 수집하기 | 엑셀을 활용한 데이터 수집하기 | ||
텍스트데이터 수집하기 | 공개 API를 활용한 데이터 수집하기 | |||
텍스트데이터 수집하기 | 공공데이터포털을 활용한 데이터 수집하기 | |||
5. | 텍스트데이터 전처리하기 | 전처리는 왜 필요할까? | ||
텍스트데이터 전처리하기 | 텍스트 데이터 토큰화 | |||
텍스트데이터 전처리하기 | 텍스트 데이터 정규화 | |||
6. | 텍스트데이터 분석하기 | 텍스트 데이터 빈도 분석하기 | ||
텍스트데이터 분석하기 | 텍스트 데이터 군집 분석하기 | |||
텍스트데이터 분석하기 | 텍스트 데이터 토픽 추론하기 | |||
7. | 텍스트데이터 시각화하기 | 시각화는 왜 필요할까? | ||
텍스트데이터 시각화하기 | 텍스트 데이터 시각화하기 | |||
텍스트데이터 시각화하기 | 텍스트 데이터 워드 클라우드 | |||
8. | 인공신경망과 딥러닝의 이해 | 인공신경망이란 무엇인가? | ||
인공신경망과 딥러닝의 이해 | 머신러닝이란 무엇인가? | |||
인공신경망과 딥러닝의 이해 | 딥러닝이란 무엇인가? | |||
9. | 워드 임베딩 | 워드 임베딩 이해하기 | ||
워드 임베딩 | 한국어 워드투벡터 만들기 방법 | |||
워드 임베딩 | 한국어 워드투벡터 만들기 실습 | |||
10. | RNN | RNN 이해하기 | ||
RNN | RNN을 이용한 스팸 메일 분류 방법 | |||
RNN | RNN을 이용한 스팸 메일 분류 실습 | |||
11. | LSTM | LSTM 이해하기 | ||
LSTM | LSTM을 이용한 다음 문자 생성 방법 | |||
LSTM | LSTM을 이용한 다음 문자 생성 실습 | |||
12. | CNN | CNN 이해하기 | ||
CNN | CNN을 이용한 문장 분류 방법 | |||
CNN | CNN을 이용한 문장 분류 실습 | |||
13. | GAN | GAN 이해하기 | ||
GAN | GAN을 이용한 텍스트 생성 방법 | |||
GAN | GAN을 이용한 텍스트 생성 실습 |