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    • 디지털 인문학의 실제: 문학-역사 데이터의 수집과 분석

      인문학의 깊이에 데이터 과학의 힘을 더하여, 새로운 가치를 발견하는 여정에 여러분을 초대합니다. 본 강의는 단순한 기술 지식 전달을 넘어, 실무에서 즉시 활용 가능한 데이터 분석 기술 습득을 목표로 합니다. 파이썬과 R 기초부터 문학, 역사 데이터를 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL)까지, 체계적인 모듈형으로 구성된 실무 중심 프로그램을 제공합니다. 각 모듈에 포함된 다층적 멘토링 세션은 학습 과정의 어려움을 해소하고, 실질적인 데이터 분석 역량을 완성하도록 돕습니다. 본 과정을 통해 이론과 실무를 겸비한 '인문학 데이터 분석가'로 성장하는 첫걸음을 내딛기 바랍니다.

      총 주차 18 강좌 수 3
    강좌소개

    학습목표

    • 문학 데이터를 텍스트 분석 기법으로 처리하고, 문학적 주제를 도출하는 능력을 함양함.

    • NLP 기초 기술을 이해하고, 문학적 패턴과 감정 분석을 수행할 수 있도록 함.

    • 프로젝트를 통해 문학 텍스트의 특징을 데이터 기반으로 해석하고 시각화함.


    문학데이터분석실습디지털배지

    디지털배지활용



    ❖ 교수소개  




    🎓 이승은

    • 고려대학교 국어국문학과 부교수
    • E-mail: seungeun@korea.ac.kr



    ❖ TA/운영진  




    🧑🏻‍💻 추정휘

    • 고려대학교 일반대학원 언어학과 석사과정

    E-mail: choo3490@korea.ac.kr





    ✅모든 강의 영상 반드시 100% 시청 필수
    출석(10%), 퀴즈(30%), 실습(60%)의 비중으로 성적에 반영
    전체 학습 활동 참여 필수, 60% 이상 학습 성과 획득시 이수 가능
    ✅강의 수강 후 만족도 조사 참여 완료시 이수증 발급


    수업계획서

    주차

    주차명(주제)

    차시

    차시명(학습내용)

    평가방법

    1

    데이터 기반의 문학 연구란 무엇인가

    1-1

    강의소개


    1-2

    디지털 인문학과 문학 연구


    1-3

    데이터 기반 문학 연구의 절차


    1-4

    데이터 기반 문학 연구의 사례

    퀴즈

    2

    문학 데이터 수집과 구축

    2-1

    문학 데이터의 특징


    2-2

    문학 데이터 수집·구축 방법


    2-3

    실습: 오픈 API 사용해서 xml 데이터 긁어오기


    2-4

    실습: xml 데이터 파싱하기

    실습/퀴즈

    3

    문학적 데이터 분석(1)

    3-1

    형태소 분석(이론)


    3-2

    형태소 분석(실습)


    3-3

    단어 빈도 분석(이론)


    3-4

    단어빈도분석 실습: 시각화 워드클라우드 그리기까지

    실습/퀴즈

    4

    문학적 데이터 분석(2)

    4-1

    동시출현 분석, 단어 네트워크(이론)


    4-2

    동시출현 분석 & 네트워크 시각화


    4-3

    군집 분석


    4-4

    군집 분석(실습)

    실습/퀴즈

    분야 인문 (인문과학)

    난이도 교양

    운영기관 고려대학교

    이수증 미발급

    주차 4 주

    학습인정시간 6시간 00분 (04시간 03분)

    수강신청기간 25.08.05 ~ 25.12.29

    강좌운영기간 25.09.09 ~ 25.12.31

    전화번호 02-3290-1586

    자막언어 영어

    강좌언어 한국어(ko)

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