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빅데이터와 텍스트마이닝 동영상

빅데이터와 텍스트마이닝





■ 수업 개요

  • 이 수업은 텍스트 데이터를 처리하고 활용하기 위한 R 프로그래밍 언어와 활용 기술을 소개한다. 특히, 기존의 통계 지식이나 프로그래밍 경험이 전무 한 인문계열의 학생들도 쉽고 친숙한 방식으로 텍스트 마이닝에 대해 알아가고 활용해보는 기회를 제공한다.

■ 수업 대상 및 목표

  • 수업대상
  • - 디지털 텍스트 분석에 관심은 있지만 코딩 경험이 없는 인문사회계열 학생


  • 수업목표
  • - 텍스트 마이닝의 기본 개념과 활용을 소개할 수 있다.
    - 기초적인 수준에서 텍스트를 분석할 수 있는 방법을 설명할 수 있다.
    - 개별 프로젝트를 수행할 수 있다.

■ 강의일정

  • 수강신청
  • 2020.02.24. ~ 2020.05.03.

  • 개강 및 종강
  • 2020.03.16. ~ 2020.06.21.

■ 강의계획

주차 강의내용
1 빅데이터와 텍스트마이닝 개념 소개
2 텍스트마이닝의 정의 및 RStudio 사용 방법
3 데이터 구조 I
4 데이터 구조 II
5 어휘 빈도수 분석
6 텍스트 전처리 I
7 텍스트 전처리 II
8 중간고사
9 dplyr 함수와 불용어
10 소셜 웹 마이닝
11 트윗 데이터 처리
12 Tidytext 활용
13 감정분석 I
14 감정분석 II
15 기말고사

■ 이수기준

퀴즈 과제 중간고사 기말고사 합계
20(주차별2~3문제 출제) 40(2회 이상 실시) 20(20문항 객관식 출제) 20(20문항 객관식 출제) 100
총합 60점 이상 이수

■ 교재 및 참고문헌

  • 교재
  • - Julia Silge, David Robinson, “Text Mining with R: A Tidy Approach,“ O’Reilly. 2017

  • 참고문헌
  • - 백영민, “R을 이용한 텍스트 마이닝,” 한울아카데미. 2017
    - 김영우, “쉽게 배우는 R 데이터 분석,” 이지스퍼블리싱. 2017

■ 교수 소개

이신행 교수님 사진    

신행

(현) 중앙대학교 (전) 세종대학교

  • 이메일

    shinlee@sejong.ac.kr

  • 학력사항

    - 고려대학교 사회학과 학사
    - 워싱턴 대학교 커뮤니케이션 박사

  • 경력사항

    - 워싱턴대학교 사회과학 통계센터 컨설턴트
    - 홍콩대학교 컴퓨테이셔널 미디어연구 박사 후 연구원
    - 고려대학교 아세아문제연구소 연구교수

  • 주요 연구실적

    - Lee, S. H. (2017). Digital democracy in Asia: The impact of the Asian internet on political participation. Journal of Information Technology & Politics, 14(1), 62-82
    - Lee, S. H. (2018). Revisiting the cultural logic of politics in the digital age: Internet use, personalization of political action, and Asian values. The Journal of Asiatic Studies, 61(1), 217-263.
    - Lee, S. H. (2015). Can regimes really discourage social networking? Urbanization, mobile phone use and the dictator’s plight. First Monday, 20(5).

■ 담당 TA

TA 이유림

  • - 세종대학교 인공지능언어학과 석사과정
  • - 이메일 : soaka94@naver.com
  • - 수업 관련 문의(24시간 이내 답변)

관련 강좌

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  1. Subject

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    Sejong University
  3. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    02-3408-3854
  4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    15week
    (주당 00시간 55분)
  5. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    15시간 44분
    (06시간 34분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2020.03.03 ~ 2020.05.03
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2020.03.16 ~ 2020.06.21
  8. Video Transcript

    한국어, 영어