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과정 소개 및 후기
[신규과정] NetMiner365를 이용한 그래프 분석과 머신러닝
NetMiner365를 이용한 그래프(네트워크) 분석과 머신러닝 강의를 신설했습니다. 오프라인 또는 실시간 온라인으로 참여하실 수 있습니다. 아래 내용을 확인하시고 많은 관심 부탁 드립니다.새롭게 선보이는 "NetMiner365" 강의 ! 원하시는 수강 방법을 선택하여 신청하세요 !'오프라인' 수강 신청하기'실시간 온라인' 수강 신청하기 자세한 내용 확인 & 수강신청 하러 가기 본 교육에서는 그래프(네트워크) 데이터를 활용하는 머신러닝에 대한 포괄적인 지식과 NetMiner 365를 학습합니다. 데이터 분석 초보자와 인문사회과학 연구자들이 쉽게 이해할 수 있는 노 코드(No Code), 웹 기반의 데이터 사이언스 플랫폼 NetMiner 365를 활용하여 그래프(네트워크) 분석을 통해 특징(feat..
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Notice
NetMiner 특별 이벤트!
안녕하세요,그래프 데이터 사이언스(Graph Data Science) 기술 기업 ㈜사이람입니다. NetMiner에 대한 여러분의 사랑에 조금이나마 보답을 드리고자 '기간 한정 특별 이벤트'를 진행합니다.이번 기회에 NetMiner를 저렴하게 구매하시기 바랍니다😊 NetMiner를 구매 또는 업그레이드하는 모든 고객님께사양과 관계없이 20% 할인을 제공해 드립니다.아래 버튼을 통해 혜택 받으세요!이벤트 기한 : 2024년 8월 31일 견적요청구매하기 Educational Academic Status(학교) 및 Student Status(대학(원)생) 고객은 'Status' 인증이 필요합니다.Status 인증 방법: 넷마이너 홈페이지 로그인 >> My Page >> StatusStandard Status..
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Notice
NetMiner365로 Mac과 모바일에서도 네트워크를 분석하세요
데이터 분석자를 위한 온라인 데이터 플랫폼언제, 어디에서나 그래프와 머신러닝으로 데이터에 숨어있는 가치를 찾을 수 있습니다. NetMiner365 둘러보기Trial로 시작하기 Webinar On Demand그래프 머신러닝을 통해 예측의 정확도를 높일 수 있는 NetMiner365 활용 사례를 확인하세요. 주요 하이라이트그래프와 머신러닝을 함께 사용할 때의 장점NetMiner365 데모트위터 유저 성향 예측 분석블로거 정치 성향 예측 분석 Demo온라인에 네트워크 데이터를 업로드하고, 어디서든 데이터 분석을 즐기세요.Watch Now Demo마우스 클릭만으로 내 데이터를 학습시키고, 모델로 저장한 후, 새 데이터를 예측/분류하는 데 활용할 수 있습니다.Watch Now Demo온라인에서 데이터를..
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사이람 교육
NetMiner 올인원 플랜 안내
※ 본 상품은 별도 신청 접수가 필요한 상품입니다. 하단의 '신청 마감'은 결제 오류를 막기 위함이오니, 상품 내용 하단의 '신청 방법'을 확인하신 후 신청해주시기 바랍니다. 올인원 플랜이란?NetMiner 제품군, 교육, 1:1 전문가 컨설팅 등 그래프/네트워크 분석을 위한 모든 서비스를 1년 또는 6개월 동안 이용할 수 있는 플랜입니다. 특장점: 올인원 플랜, 무엇이 좋은 거죠?• 최대 35% 할인: 개별 이용 대비 할인된 가격으로 모든 서비스를 이용할 수 있습니다.• 편리하고 부담 없는 결제 옵션: 올인원 플랜으로 하나씩 주문하고 결제하는 번거로움은 줄이고, 월 결제 옵션으로 부담도 줄이고!• 차별화된 연구를 위한 원스톱 서비스: 그래프 분석과 머신러닝을 지원하는 NetMiner 제품군, 교..
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NetMiner 및 이벤트 소식
NetMiner365를 활용한 그래프 분석과 머신러닝 웨비나 결과
2024년 NetMiner365를 활용한 그래프 분석과 머신러닝 웨비나 2024년 웨비나 YouTube 안녕하세요, 사이람입니다.2024년 5월 31일, 「NetMiner365를 활용한 그래프 분석과 머신러닝 웨비나 결과」 라이브 줌(zoom) 웨비나가 진행되었습니다. 이번 무료 공개 웨비나는 그래프 분석 & 그래프 머신러닝 및 7월 출시 예정인 NetMiner365에 대한 소개, NetMiner365 사용법 및 이를 활용한 그래프 머신러닝 분석 사례에 대해서 이야기를 나누는 자리였습니다. 대학(원)생, 교수 및 연구원, 초중고교 교사, 연구 기관, 정부 기관, 기업 등 넷마이너 분석 소프트웨어 서비스를 이용하고 계신 많은 분들이 이번 웨비나에 열정적으로 참여해 주셨습니다. Graph Analytics..
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NetMiner 및 이벤트 소식
[공개 웨비나] NetMiner365를 활용한 그래프 분석과 머신러닝 웨비나를 개최합니다.
안녕하세요, 그래프 데이터 사이언스 기술 기업 ㈜사이람입니다. 그래프 분석/소셜 네트워크 분석은 노드와 링크를 통해 데이터를 구조적으로 이해할 수 있는 방법으로, 최근 그래프 신경망(GNN), 그래프 임베딩 등 AI/머신러닝 분야에서의 그래프 활용이 점차 확대되고 있습니다. 이번 웨비나는 그래프 분석과 머신러닝을 활용한 데이터 분석에 관심이 있으신 분들을 위한 무료 온라인 행사로서, 그래프 머신러닝의 유용성, 온라인 데이터 사이언스 플랫폼 NetMiner365를 활용한 그래프 머신러닝 워크플로우와 분석 사례 등을 확인하실 수 있습니다. 누구나 사전 등록을 통해 참여하실 수 있으며, 참여해주시는 분들께 NetMiner365 1개월 무료 이용권을 제공해 드릴 예정이니 많은 관심 부탁 드립니다. 지금 사전 등..
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주요 분석 사례
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[보도] JTBC&중앙일보 - 수도권 코로나19 전염 네트워크 분석
"이제 또 다른 눈으로 (코로나19) 수도권 감염 사태를 보려고 합니다. 바로 네트워크 과학입니다" 올 한 해, 우리의 삶을 강타한 가장 큰 이슈. 바로 코로나19 입니다. 코로나19는 사람 간 접촉을 통해 호흡기로 전파 되는 것으로 알려져 있습니다. 그러므로 접촉 경로 및 확산 패턴을 알 수 있다면 주요 전파 원인과 앞으로의 흐름을 예측할 수 있겠죠. 1. 중앙일보 - 확진 절반 쏟아졌는데 '중위험시설' 교회...K방역 옥의 티 지난 13일, 중앙일보에서 사이람과 함께 10개월 간 수도권 코로나바이러스 감염 네트워크를 분석한 결과가 보도되었습니다. 주요 전파 경로(원인)이 무엇인지, 몇 단계를 걸쳐 전염된 n차 감염자 수 증가 추이, 슈퍼 전파자의 위력 등 다양한 각도로 코로나 바이러스가 전파된 경로를..
2020.10.16 15:12 -
[NetMiner] 세계 무역 네트워크에서의 중국 경제 변동과 한국과의 관계
미중 무역분쟁에 이어 중국발 코로나19 여파로 중국 경제에 경고음이 울리고 있습니다. 세계 무역 추세도 심상치 않습니다. 이에 한국이 가장 많은 피해를 볼 것이라고 많은 언론이 전하고 있습니다. 한국이 중국에 인접해 있고 중국과의 경제적 밀착성이 매우 높기 때문이라는 것이지요. 그런데 과연 그럴까요? 국제무역은 여러 나라들의 주고 받는 관계이고 생산밸류체인으로 연결되어 있기에, 전체를 구조적으로 들여다 보기 전에는 무엇이라 확언하기 곤란한 점이 있습니다. 그래서 3년 전에, 2015년 상반기 세계무역 자료를 바탕으로 네트워크 분석을 해본 적이 있었습니다. 그 결과 중국 경제가 휘청거리면 의외로 독일이 가장 큰 영향을 받을 것이라는 시사점을 도출한 적이 있었지요 2015년 세계무역네트워크 분석을 통해 본 ..
2020.03.05 13:43 -
[Case Study] 조직 소통, 협업 네트워크 분석 사례
1. 협업 네트워크 분석 사례 A사는 매년 전사적으로 시행하는 조직역량 평가에서 유독 "협력" 부분만 타사 대비 낮은 점수를 받아왔다. 더불어 "협업이 잘 안된다"는 구성원들의 불만이 꾸준히 제기되어 왔다. 하지만 어디를 어떻게 관리해야 할지 명확한 실마리를 찾을 수 없었다. 그래서, "협업 네트워크 분석"을 통해 어느 부서 간에 협업이 문제인지, 협업이 잘 되지 않는다면 그 이유는 무엇인지 파악하고자 했다. (사진을 클릭하면 크게 보실 수 있습니다.) 결과는 놀라웠다. 솔루션 전과 후, 해결책을 제공받은 부서의 협업의 질이 크게 상승한 것을 알 수 있었다. 이후 시행된 조직 역량 평가에서도 "협력"부분의 점수가 크게 상승됐다. A사의 문제는 무엇이고, 해결책은 무엇이었을까? (사진을 클릭하면 크게 보실..
2017.08.16 18:04 -
[SNA 활용 백서] 지식지도 구축(Knowledge Map), 지식 네트워크 분석
INTRO 국가, 대학, 기업 등 다양한 조직들은 지식 관리를 전담하는 기관(부서)을 별도로 운영하거나 지식관리시스템, 즉 KMS(Knowledge Management System)를 도입하고 운영해 왔습니다. 국가에서는 예산이 투입되는 연구개발 과제의 성과물을 관리하고, 이를 활용할 수 있는 서비스를 연구자에게 제공함으로써 국가의 연구개발 역량을 향상시키기 위하여, 대학 혹은 기업에서는 조직의 핵심 지식을 생산하고 필요에 따라 효율적으로 소비될 수 있도록 함으로써 경쟁 우위를 확보하기 위하여 KMS를 운영해 왔습니다.하지만 이를 위해 도입된 다양한 방법론과 시스템에는 많은 한계점이 있습니다. 지식을 탐색하기 위한 방법이 여전히 키워드 기반의 검색 방식을 벗어나지 못하고 있기 때문입니다. 그렇다면 키워드..
2015.04.16 14:40
