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프로그래밍 - 텍스트마이닝
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.1 텍스트분석을 위한 정규식 re 1

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 32,000원

학습시간: 6시간(16강)
난이도: 초급
강사: 김동준
정규식의 사용은 텍스트분석에 있어서는 모르고서는 안되는 중요한 학습중에 하나입니다. 소스코드 전문 편집기 옵션 설정, 노트패드 플러그인 설치 및 테마 디자인과 여러 환경설정 바꿔주기 등 정규식의 기초부터 다양한 정규식까지 체계적으로 학습합니다.
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.1 텍스트분석을 위한 정규식 re 2

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 36,000원

학습시간: 5시간(18강)
난이도: 초급
강사: 김동준
정규식의 사용은 텍스트분석에 있어서는 모르고서는 안되는 중요한 학습중에 하나입니다. r 선언 유무에 따른 패턴 생성 차이와 group 메서드 출력의 차이점 비교, 문자열내에서의 역슬래시d와 차이점 등 정규식의 기초부터 다양한 정규식까지 체계적으로 학습합니다.
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.1 텍스트분석을 위한 정규식 re 3

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 32,000원

학습시간: 5시간(16강)
난이도: 초급
강사: 김동준
정규식의 사용은 텍스트분석에 있어서는 모르고서는 안되는 중요한 학습중에 하나입니다. 특정 단어가 들어간(포함된) 문자열을 모두 매치하는 방법, 매치 결과물에 대한 그루핑등 정규식의 기초부터 다양한 정규식까지 체계적으로 학습합니다.
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.2 영어를 위한 NLTK 1

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 40,000원

학습시간: 6시간(20강)
난이도: 초급
강사: 김동준
영어 텍스트마이닝 및 텍스트분석을 위해서는 다양한 라이브러리와 패키지들이 있는데 그중에서 가장 많이 사용되고 있는 NLTK 패키지에 기반하여 영어를 분석하고 관련된 라이브러리를 학습하는 과정입니다.
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.2 영어를 위한 NLTK 2

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 40,000원

학습시간: 6시간(20강)
난이도: 초급
강사: 김동준
영어 텍스트마이닝 및 텍스트분석을 위해서는 다양한 라이브러리와 패키지 중에서 가장 많이 사용되고 있는 NLTK 패키지에 기반하여 파이썬 코드로 n-gram 구현, 스테밍이란 무엇인지 왜 필요한지 학습하는 과정입니다.
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.3 한국어를 위한 KoNLPy 1

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 40,000원

학습시간: 7시간(20강)
난이도: 초급
강사: 김동준
한국어 텍스트마이닝 및 텍스트분석을 위해서는 다양한 라이브러리와 패키지들이 있는데 그중에서 가장 많이 사용되고 있는 KoNLPy 패키지에 기반하여 한국어 자연어 처리를 분석하고 관련된 여러 라이브러리를 학습하는 과정입니다.
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.3 한국어를 위한 KoNLPy 2

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 40,000원

학습시간: 7시간(20강)
난이도: 초급
강사: 김동준
KoNLPy 패키지에 기반하여 한국어 자연어 처리를 분석하고 KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기, KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력 등을 학습하는 과정입니다.
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.4_데이터수집 1

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 40,000원

학습시간: 6시간(20강)
난이도: 초급
강사: 김동준
데이터는 공개된 데이터를 기반으로도 하지만 목적이 있는 분석의 경우에는 대부분 직접 인터넷을 통해서 데이터수집을 해야합니다. 그러한 데이터수집을 어떻게 하는지에 대해서 학습하는 과정입니다.
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.4_데이터수집 2

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학습일: 30일(복습360일)
수강료: 42,000원

학습시간: 8시간(21강)
난이도: 초급
강사: 김동준
데이터는 공개된 데이터를 기반으로도 하지만 목적이 있는 분석의 경우에는 대부분 직접 인터넷을 통해서 데이터수집을 해야합니다. 데이터수집을 위해 크롤링을 하기 위한 autiful soup의 다양한 검색 방법 익히기 등에 대해서 학습하는 과정입니다.
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