1강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Python 소개 |
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2강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Python 설치하기 |
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3강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Python 기초 |
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4강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Numpy 분석함수 |
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5강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Pandas함수와 데이터다루기 |
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6강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Text Mining의 개념과 활용 |
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7강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Text Mining 프로세스와 자료의 확보 |
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8강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 분석패키지 설치와 자료 불러오기 |
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9강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Text 자료의 전처리 |
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10강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 단어 빈도분석과 Word Clouding |
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11강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 단어 연관분석과 Word Network |
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12강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 단어의 정제와 집단별 분석 |
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13강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Sentiment Analysis 개념 및 활용 |
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14강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Sentiment Analysis 실습 |
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15강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Text Clustering 개념 및 활용 |
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16강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Word Clustering 실습 |
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17강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 Document Clustering 실습 |
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18강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 LDA와 Topic Modeling 개념 및 활용 |
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19강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 LDA 분석과 결과의 해석 |
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20강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 LDA 결과의 시각화 |
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21강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 word2vec의 개념 및 원리 |
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22강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 word2vec Modeling 실습 |
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23강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 doc2vec modeling 실습 |
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24강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글문서의 전처리 |
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25강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글 빈도분석과 Word Clouding |
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26강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글 단어연관과 Word Network |
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27강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글 Sentiment Analysis |
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28강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글 Word Clustering |
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29강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글 Document Clustering |
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30강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글 LDA와 Topic Modeling |
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31강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글 word2vec |
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32강 |
Python을 활용한 텍스트마이닝 한글 doc2vec |
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