[수업내용]본 강의는 Python을 활용한 비정형 데이터 분석 과정으로 WebCrawling기술과 머신러닝을 활용한 Text분석의 다양한 기법을 익힘과 활용을 목표로 한다.실무에 적용할 수 있는 예제 포함한 학습을 통하여 빅데이터 비정형 분야의 실력을 향상할 수 있도록 한다.[학습목표]1. 비정형 분석에 대하여 이해하고 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다.2. 비정형 분석에 사용되는 지도학습 및 비지도 학습 알고리즘을 설명할 수 있다.3. 다양한 알고리즘을 잘알고 활용하여 문제 해결을 위한에 최적의 방법을 적용할 수 있다.[연계과목]머신러닝 빅데이터 분석 홍보/예시 영상 [강의계획서]1주차 텍스트 분석과 웹 스크레핑비정형 데이터에 대하여 이해하고, WEB 서비스의 HTML 구조를 해석 및 Python을 활용하여WEB 스크래핑을 할 수 있다.l 1차시: 텍스트 분석과 Python 활용l 2차시: HTML 구조와 웹 스크래핑l 3차시: 정규화 및 웹 스크래핑 실습l 학습활동: 퀴즈 2주차 형태소 분석 및 TDM문서 또는 기사의 토큰화를 위한 형태소 분석과, TDM을 생성 하여 활용할 수 있다.l 1차시: 형태소 분석l 2차시: TDM(문서 행렬)l 3차시: 형태소 분석 및 TDM실습(실습시뮬레이션형)l 학습활동 : 퀴즈 3주차 주제어분석문서간의 유사도 및 군집 분석을 통한 분류를 진행 하고,주제어(Topic) 분석하여 주요 내용을 파악 할 수있다.l 1차시: 문서 유사도 분석l 2차시: Topic(주제) 분석l 3차시: 문서 유사도 및 주제 분석 실습l 학습활동: 퀴즈4주차 머신러닝활용 감성분석머신 러닝에 대한 이해와 감성 사전 구축 및 인공신경망 활용 감성 분석을 진행 할 수 있다.l 1차시: 감성 사전 활용 감성 분석l 2차시: 머신러닝 활용 감성 분석l 3차시: 감성분석 실습(keras활용)(실습시뮬레이션형)l 학습활동: 퀴즈 5주차 머신러닝 활용 이미지 분석이미지 데이터에 대한 전처리 방법과 인공신경망을 활용한 이미지 분류 분석을 할 수 있다.l 1차시:...