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학습목표- 감성 분석의 기초 개념과 응용 방법을 이해한다.- IMDB 영화 리뷰 데이터를 활용하여 텍스트 데이터를 처리하고 긍정/부정 감성 분석을 수행한다.- WordCloud를 이용하여 긍정과 부정 단어를 시각화한다. 문장의 감정을 읽어내는 마법, 텍스트마이닝과 함께라면 가능합니다! 1. 감성 분석(Sentiment Analysis)의 개요인터넷에 남겨진 수많은 리뷰와 댓글 속에는 사람들이 느끼는 감정이 숨겨져 있습니다. 그 감정을 읽어내어 트렌드를 파악하거나 고객의 의견을 분석할 수 있다면 어떨까요?수많은 리뷰와 댓글에는 사람들이 느끼는 감정과 의견이 숨겨져 있습니다. 이러한 데이터를 분석하면 단순히 긍정적이거나 부정적인 감정을 넘어 소비자 트렌드, 시장 변화, 제품 개선 방향 등 유의미한 인사이트(..

학습목표- 텍스트 마이닝의 개념과 다양한 활용 사례를 이해한다.- 텍스트 마이닝을 위한 파이썬 환경을 익히고, Google Colab의 활용법을 학습한다.  세상은 매일 거대한 디지털 바다를 만들어냅니다. 그 바다에서 숨겨진 진주를 찾아볼 준비가 되셨나요?  💎   21세기는 엄청난 양의 다채로운 데이터가 홍수처럼 일상에 넘쳐나는 빅데이터의 시대입니다. 인터넷과 디지털 기술의 발달로 우리는 그 어느 때보다 많은 데이터를 생성하고 매일 엄청난 양의 텍스트를 접하고 있습니다. 예를 들어 매일 소셜 미디어에서 흥미로운 글을 읽거나, 리뷰를 확인하고, 이메일을 작성할 때 우리는 끊임없이 텍스트와 상호작용하고 있습니다. 그런데 이 텍스트들이 단순한 단어의 나열이 아니라, 세상을 이해하고 숨은 의미를 발견하는 보..

수업 개요대상: 비전공자 및 프로그래밍 초보자목표: 텍스트 데이터를 분석하고 시각화하며, 텍스트마이닝의 기초를 체계적으로 학습텍스트 데이터를 처리하기 위한 파이썬 기본 문법과 라이브러리를 학습한다.데이터 시각화 기법을 익히고 텍스트 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다.텍스트 데이터를 분석하기 위한 전처리 기법을 적용할 수 있다.크롤링과 데이터 수집의 기초를 익힌다.텍스트 데이터를 분석하고 머신러닝 모델에 적용할 수 있다.텍스트마이닝의 주요 응용 분야를 이해하고 실습을 통해 적용할 수 있다.학습 도구: Python (Google Colab), 주요 라이브러리(Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 등)평가기준:출석: 10%과제 및 수업참여: 20%중간고사: 30%기말고사 및..