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2019년 10월 넷마이너 SNA 교육 안내

사이람 교육/일정 및 이벤트 안내

by (주)사이람 2019. 9. 26. 13:00

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2019년 10월 넷마이너 SNA 교육 안내
 
* 2019년 넷마이너 SNA 교육 연간 일정은 
넷마이너 교육 홈페이지(educ.cyram.com)에서 '연간 교육일정' 메뉴를 통해 확인 가능합니다 
 
<NetMiner를 이용한 소셜 네트워크 분석 교육> 
 
▶ 어떤 내용을 배우게 되나요? 
 본 교육은 소셜 네트워크 분석 입문자를 위한 교육으로 소셜 네트워크 분석 기초 이론에 대한 이해와 NetMiner 실습을 통해 소셜 네트워크 분석 연구 능력을 함양하기 위한 과정입니다. 
 
아래와 같은 내용을 2일 12시간(10:00~17:00)에 걸쳐 진행됩니다. 
▶ 이런 분께 추천합니다! 
  • 조직 내 협업, 소통 네트워크를 분석하고 싶으신 분
  • 소셜 네트워크 분석에 대한 기초를 배우고 싶으신 분
  • NetMiner를 제대로 사용하고 싶으신 분 
 
 
<NetMiner를 이용한 2-모드 네트워크 모델링 및 분석 교육> 

▶ 어떤 내용을 배우게 되나요?
 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.

아래와 같은 내용으로 1일(10:00~17:30)에 걸쳐 진행됩니다. 
※ 본 교육은 심화과정으로 선수과목이 있습니다. 
   선수과목: NetMiner를 이용한 소셜 네트워크 분석 기본교육 

▶ 이런 분께 추천합니다!
  • 1-모드 네트워크보다 쉽게 획득할 수 있는 2-모드 네트워크 데이터를 활용하여 연구하고 싶으신 분
  • 서로 이질적인 두 개체 간의 관계 데이터를 이용하여 통계분석 이외의 추가적인 분석을 하고 싶은신 분
  • 보유하고 있는 2-모드 네트워크 데이터의 분석 전략과 방법을 설계하고 싶으신 분
  • 관심 연구분야에서 2-모드 네트워크 데이터를 수집, 구성하고 분석하는 방법을 알고 싶으신 분
  • SNA의 실용적 응용분야에 대해 알고 싶으신 분

<NetMiner를 활용한 2-모드 네트워크 모델링 및 분석 교육>에 대하여 더 자세히 알고싶으신 분은 여기를 클릭해 주시기 바랍니다.  
 
<네트워크 데이터의 통계적 분석 교육> 
 
네트워크 데이터를 통해 증명하고 싶은 다양한 통계적 물음 !
'네트워크 데이터의 통계적 분석 교육'을 통해 속시원히 해결하세요 !
네트워크 데이터 분석 결과에 대한 통계적 추론을 검정하는 적절한 방법을 안내해 드립니다
 
▶ 어떤 내용을 배우게 되나요? 
 본 교육은 네트워크 데이터의 분석 결과를 통계적으로 어떻게 이해하고, 다루는지에 대해 학습하는 과정으로 네트워크 지표 값의 유연성 분석, 여러 네트워크 간 연관성 분석 등 연구자들이 자주 당면하는 분석 주제별 예시와 실습으로 구성되어 있습니다.
 
▶ 본 교육의 특징
  • 일반적으로 자주 활용하는 통계적 검증 방법(교차분석, 분산분석, 상관분석, 회귀분석)을 네트워크 데이터 분석에 적용한 구체적 사례를 직접 분석해보면서 주의점 및 과정을 이해하게 됩니다.
  • Matrix 간 연관성 검정에 활용되는 QAP 유의성 검정 방법, 랜덤 네트워크를 생성하는 유의성 검정 방법의 원리를 이해하고 활용이 가능하게 됩니다.
 
아래와 같은 내용으로 1일(10:00~17:00)에 걸쳐 진행됩니다. 
※ 본 교육은 심화과정으로 선수과목이 있습니다. 
   선수과목: NetMiner를 이용한 소셜 네트워크 분석 기본교육 
 
▶ 이런 분께 추천합니다!
  • 네트워크 데이터 분석 결과의 통계적 유의미성을 알고 싶으신 분
  • 각종 관계(Relation)에 대한 가설 검증이 필요하신 분
  • 네트워크 데이터를 활용한 논문을 작성 중이신 분
  • 교차분석, 분산분석, 회귀분석 등 일반적인 통계 검정 방법이 어느 정도 익숙하신 분
  • NetMiner를 이용해서 네트워크 데이터를 분석하고, 통계적인 검정까지 한 곳에서 해결하고 싶으신 분
  • NetMIner를 이용한 소셜 네트워크 분석 기본 교육을 이수하신 분
 
<텍스트 네트워크 분석 교육>

▶ 어떤 내용을 배우게 되나요? 
 넷마이너 텍스트 네트워크 분석 기능을 활용하여 뉴스기사, 트위터, 연설문과 같은 비정형 데이터를 활용한 소셜 네트워크 분석 교육입니다. 
 키워드 추출부터 핵심 키워드 및 토픽 분석, 시각화까지 비정형 네트워크 데이터 분석 전 과정을 학습합니다. 
 
아래와 같은 내용으로 1일(10:00~17:00)에 걸쳐 진행됩니다. 
※ 본 교육은 심화과정으로 선수과목이 있습니다.
   선수과목: NetMiner를 이용한 소셜 네트워크 분석 기본교육

▶ 이런 분께 추천합니다!
  • 키워드 네트워크 및 토픽 분석을 위한 기초자료 준비과정을 배우고 싶으신 분
  • 연설문, 뉴스기사, 트위터 등 비정형 데이터를 활용한 키워드 네트워크 분석에 관심 있으신 분
  • 넷마이너 텍스트 네트워크 분석 패키지를 구매하셨거나 관심 있으신 분
 
인문·사회과학자를 위한
<파이썬을 이용한 소셜 빅데이터 분석 기초 교육> 
 
▶ 과정 개요
  • 인문·사회과학자로서 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?
 
▶ 어떤 내용을 배우게 되나요? 
 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 가능해 집니다.
 "파이썬을 이용한 소셜 빅데이터 분석 기초 교육"으로 데이터 과학자가 되는 첫걸음을 떼어보세요.
 
아래와 같은 내용으로 5일 30시간(10:00~17:00)에 걸쳐 진행됩니다. 
▶ 이런 분께 추천합니다!
  • 데이터 과학자가 될 수 있는 능력을 갖추고자 하는 분
  • 빅데이터 분석 전문가가 되고 싶은 분
  • 파이썬을 쉽게 배우고 싶은 분
  • 엑셀이나 분석 소프트웨어로 데이터를 분석하는데 있어 한계를 느끼는 분
  • SNS 데이터를 구입하여 분석해보려고 했던 분
 
 
▶ 교육비 (부가세 포함)
 - 대학(원)생 교육비는 전일제 대학(원)생에만 적용됩니다.
 - 교직원은 초·중·고·대학 교직원과 교수/강사직, 학교소속 연구원을 포함합니다.
※ 2개 교육 이상 신청을 원하시는 분은 <패키지 교육 수강권>을 구매하시면 15~20% 할인된 금액으로 교육을 수강하실 수 있습니다. 단, '파이썬을 이용한 소셜 빅데이터 분석 기초 교육'과 '소셜 미디어 분석 교육' 수강권을 패키지 수강권으로 구매하실 경우 별도로 말씀 해주셔야 합니다. 
 → 패키지 교육 수강권 등 할인 혜택 보러 가기

  - 본 교육은 실습이 함께 진행되므로 원활한 실습을 위해 반드시 노트북과 마우스를 지참하셔야 합니다.

▶ 교육장소
 토즈 강남타워점(서울시 강남구 강남대로84길 24-4, 강남역 2, 3번 출구에서 도보 5분)
 토즈 교대점(서울시 서초구 서초중앙로 118 카이스시스템빌딩 7층, 교대역 도보 5분)
 ※ 사정에 따라 변동될 수 있으니 교육 참석 전 보내 드리는 안내 메일에서 교육 장소를 필히 확인해 주시기 바랍니다.

▶ 방문교육 운영
 학교 및 기관 방문교육도 운영하고 있습니다.

교육문의: edu@cyram.com
교육신청 바로가기
(주)사이람 
edu@cyram.com 
경기도 성남시 분당구 대왕판교로 670, 유스페이스2 B동 904호
 

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