| 1강 |
R이란 무엇인가 |
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| 2강 |
R 설치하기 |
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| 3강 |
데이터관리(1) |
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| 4강 |
데이터관리(2) |
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| 5강 |
데이터파일 불러오기 |
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| 6강 |
Text Mining의 개념과 활용 |
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| 7강 |
Text Mining 프로세스와 자료의 확보 |
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| 8강 |
분석패키지 설치와 자료 불러오기 |
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| 9강 |
Text 자료의 전처리 |
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| 10강 |
단어 빈도분석과 Word Clouding |
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| 11강 |
단어 연관분석과 Word Network |
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| 12강 |
단어의 정제와 집단별 분석 |
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| 13강 |
Sentiment Analysis 개념 및 활용 |
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| 14강 |
Sentiment Analysis 실습 |
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| 15강 |
Text Clustering 개념 및 활용 |
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| 16강 |
Word Clustering 실습 |
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| 17강 |
Document Clustering 실습 |
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| 18강 |
LDA와 Topic Modeling 개념 및 활용 |
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| 19강 |
LDA 분석과 결과의 해석 |
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| 20강 |
LDA 결과의 시각화 |
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| 21강 |
word2vec의 개념 및 원리 |
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| 22강 |
word2vec의 Modeling 실습 |
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| 23강 |
한글문서의 전처리 |
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| 24강 |
한글문서 Word Clouding |
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| 25강 |
한글문서 단어의 정제와 집단별 분석 |
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| 26강 |
한글 단어연관 |
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| 27강 |
한글 Word Network |
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| 28강 |
한글 Sentiment Analysis |
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| 29강 |
한글 Word Clustering과 Document Clustering |
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| 30강 |
한글 LDA와 Topic Modeling |
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| 31강 |
한글 word2vec |
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