'사이람 교육/과정 소개 및 후기' 카테고리의 글 목록 (2 Page)

내 손 안의 여론 트렌드 분석! 소셜 미디어 수집과 분석 교육

NetMiner를 이용한소셜 미디어 데이터 수집과 분석 교육 NetMiner로 직접 소셜 미디어 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 분석하는 방법을 실습을 통해 배울 수 있습니다 지금 바로 신청해주세요~ 교육 신청하러 가기 ▶ 이런 분께 추천합니다! ◀ ○ R, 파이썬 없이도 쉽게 소셜미디어/SNS 데이터를 수집하는 방법을 알고 싶으신 분 ○ 소셜미디어 데이터를 활용한 분석 사례와 방법을 알고 싶으신 분 ○ 유사한 관심사를 가진 소셜미디어 이용자 그룹을 파악하고 싶으신 분 ○ 이슈/브랜드에 대한 여론 인식 및 트렌드를 분석하고 싶으신 분 ※ 참고로 본 교육을 수강하시는 분들께, 1번의 클릭으로 주요 키워드 버즈량을 시각화하는 '키워드 버즈 추이' 플러그인을 제공해드립니다(자세한 내용은 포스팅 참조) 소셜..

사이람 교육/과정 소개 및 후기 2018. 11. 7. 09:50

[교육소개] 네트워크 역할 분석 교육

네트워크 역할 분석 교육 관계 패턴 분석을 통한 네트워크 내 역할 및 지위 측정 ▶ 이런 분께 추천합니다! O 기관(기업) 간 네트워크, 조직 내 부서 또는 직급 간 관계, 국가 간 네트워크, 이해관계자 네트워크, 항공, 항만 네트워크 등 거시적 관점에서 시스템을 분석하고자 하는 분 O 기본교육과정에서 다루지 않았던 소셜네트워크분석 방법과 NetMiner의 고급분석 기능을 사용해보고자 하는 분 O 중개자 역할, 등위성, 블록모델링 분석 방법을 자세히 알고, 활용하고 싶으신 분 과정 개요 본 과정은 네트워크 내 역할과 지위를 분석하는 방법론을 소개하고 NetMiner 실습을 통해 원리를 이해하며, 활용사례들을 살펴볼 수 있는 교육입니다. 다양한 측면에서 중개자 역할을 측정하고, 네트워크 내 행위자의 역할과..

사이람 교육/과정 소개 및 후기 2018. 8. 14. 16:17

[교육소개] 2-모드 네트워크 모델링 및 분석

2-모드 네트워크 분석 이론 및 실용 NetMiner를 이용한 2-모드 네트워크 모델링 및 분석 과정 과정 개요 본 교육은 개인 – 그룹 소속관계, 개인 – 이벤트 참여관계, 구매자 – 상품 구매관계, 요리 - 재료 활용관계, 이용자 – 컨텐츠 관심관계, 사업 – 분야 분류관계, 질병 – 증상·처치 연관관계, 단어 – 문헌 등장관계, 개인 – 프로젝트 수행관계, 국가 – 국제기구 가입관계 등 두 노드 집합(2 nodesets) 간의 관계(2-모드) 네트워크를 표현하고 분석하기 위한 종합적 접근 전략과 방법을 학습하는 과정입니다. SNA에서 실용성이 큰 2-모드 네트워크 분석의 이론과 사례, 분석 실습을 중심으로 진행됩니다. 교육 내용 1. 2-모드 네트워크 데이터와 분석방법 이해하기 ① Affiliati..

사이람 교육/과정 소개 및 후기 2018. 5. 29. 11:25

파이썬을 이용한 소셜 빅데이터 분석 기초 교육

인문사회과학자로서 데이터 과학자(data scientist)가 되고 싶습니까?데이터를 자유자재로 다루는 경쟁력 있는 연구자가 되고 싶습니까?아직 SNS 데이터를 ‘복사+붙여넣기’로 모으고 계십니까? 엑셀이 지원하지 않는 기능 때문에 고민하고 계십니까?통계 패키지로 SNS 데이터를 분석하여 얻을 수 있는 것이 별로 없습니까? 본 과정은 빅데이터 분석에 적합한 프로그래밍 언어인 파이썬(Python)을 활용하여 트위터, 페이스북 등 소셜 빅데이터를 직접 수집하고, 가공하고, 분석해보는 교육 과정입니다. 파이썬 프로그래밍 실습을 ‘따라하기’ 형식으로 진행하여 프로그래밍 경험이 없는 인문, 사회과학 연구자들이 쉽게 학습할 수 있습니다. 본 과정을 수강하시면 파이썬 습득 + 데이터 수집 + 빅데이터 분석이 모두 가..

사이람 교육/과정 소개 및 후기 2018. 3. 21. 10:58

[교육소개] "네트워크 데이터의 통계적 분석: 기초 교육"을 소개합니다!

지난, 8월 오픈클래스를 시작으로 교육이 개설됐습니다. 오랫동안 많은 분들께서 관심을 가져주셨고, 기다려주셨던 교육이었는데요. 그래서 저희도 그 기대에 부응할 수 있는 교육을 만들기 위해 노력했습니다. 교육은 네트워크 데이터의 분석결과를 통계적으로 어떻게 이해하고, 다루는지에 대해 학습하는 과정입니다. 아래와 같은 내용으로 1일 6시간 동안 진행됩니다. 시간1일차 10:00~10:50 네트워크 데이터의 통계적 분석 개요 11:00~12:0012:00~13:00 점심시간 13:00~13:50 관계적 속성과 비관계적 속성간 연관성 분석14:00~14:50 집단 내 여러 관계 간 연관성 분석15:00~15:50 여러 집단의 관계적 속성 비교 분석16:00~17:00 관계적 속성값의 유의성 분석 교육은 크게 4..

사이람 교육/과정 소개 및 후기 2016. 11. 8. 14:32