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[실전]텍스톰 TEXTOM 실전 강의: 빅데이터 논문 작성을 위한 텍스트 분석/텍스트마이닝

텍스톰(TEXTOM)에 대한 원론적 이론 위주 설명 대신, 실전 예제 실습을 통해 텍스트마이닝 및 빅데이터 분석 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • TEXTOM을 활용한 빅데이터 분석

  • 빅데이터 분석에 대한 실전 예제들

1:1 코칭 예시텍스톰 사용이 어려우시다구요? 📊
이 강의로 여러분의 시간을 아껴드립니다!

 

본 강의는 Textom입문자,초보자를 위한

기초적인 내용을 강의하고 있습니다

미리보기를 하시고 난 후

원하시는 내용이라면 수강해주세요!

(참고: 중급자용 강의)

 

 

 

시중에 있는 텍스트마이닝 강의들을 보고, 직접 분석이 가능하신가요?

“이론이 아니라 실제 분석에 적용한 예시나 실습 예제가 있었으면 해요.”

“동향분석, 인식분석 등 논문을 쓸 수 있게 하는 텍스트마이닝 강의가 필요합니다.”

👉 이런 후기들을 보고 저는 강의를 찍기로 마음먹었습니다.

 

요즘 트렌드인 빅데이터 분석,


비즈니스/연구에서 쓰이지 않는 분야가 없습니다.

 

 

 

텍스트마이닝(Text Mining)은 점점 연구하는 데 필수적인 분석법이 되어가고 있습니다. 대세로 자리잡은 만큼, 많은 사람들이 배우고자 합니다.

 

텍스트마이닝을 위한 텍스톰

텍스톰(TEXTOM)은 코딩 없이 텍스트마이닝을 할 수 있는 좋은 프로그램입니다. 
하지만 강의나 책을 보아도 텍스톰의 실제 사용법을 몰라서 많은 대학원생, 연구원, 직장인 분들이 시간을 허비하고 스트레스와 부담을 받고 있습니다.

직접 논문을 써보지 않은, 실무 경험 없는 강사? 
“빅데이터 분석” 방법을 제대로 알려줄 수 없습니다.

 

텍스톰 하나로 반나절만에 빅데이터 분석을 완성한 핵심 노하우와 비법을 공개하겠습니다.


독학 절대 하지 마세요.
텍스트마이닝은 분석 기법이 너무 다양합니다.

자주 쓰이는 분석 기법, 사용법도 모르고 온전히 이론과 매뉴얼만 보고 진행하면 무조건 시간 손해입니다.


실무나 빅데이터 논문에서 자주 쓰이는 기법들을 위주로 실습을 한 후, 점점 이론적인 기반을 탄탄히 해야 나중에는 자유자재로 텍스트를 분석할 수 있습니다.

 

즉, 텍스트 분석에서 무엇이 중요한지 중요하지 않은지를 알아야 합니다. 이를 알면 짧게는 몇 주, 길게는 몇 달의 시간이 절약됩니다.

 

저에게는 이미 수백 번의 텍스톰 분석 경험을 통해 노하우가 축적되어 있습니다. 재능 공유 플랫폼(크몽)에서 데이터 분석 상위 2%에게 주어지는 Prime 전문가이기 때문에 ‘유일하게’ 가능한 이야기입니다.


효율적인 학습과 실제 적용을 위해, 이 강의로 텍스톰을 시작하시는 걸 권해 드립니다. 

 

빅데이터 분석 , 이제 직접하세요.
고리타분한 이론 설명 대신 실전에 쓰이는 기법만 모았습니다.

 

텍스트마이닝을 배우기가 어려운 이유는 실전 예제 연습 없이 이론만 배웠기 때문입니다.

직접 구현해 보지 않으면 결코 분석을 할 수 없습니다. 

빅데이터 분석을 자유자재로 하려면, 텍스톰을 통해 직접 스스로 실습을 해서 텍스트마이닝을 깊이 있게 이해해야 합니다.

 

연구 논문에 필요한 데이터를 추출할 만큼 가이드해드리겠습니다.

 

잘 정의된 핵심 개념에 대한 설명과 텍스톰을 활용한 실전 연습을 통해 여러분이 실무를 하거나 연구 논문을 작성하는 데 있어서 텍스트마이닝 분석을 자신있게 적용하는 전문가 수준으로 가이드해드리겠습니다.

 


실무에서 활용할 수 있는 핵심 기법만 담았습니다.

모든 연구 분야에서 점점 텍스트마이닝, 빅데이터를 도입합니다.

 

회사 실무 역시 텍스트 데이터를 다룰 줄 알아야 인정받을 수 있습니다.

 

요즘 대세인 빅데이터 및 텍스트마이닝을 복잡하고 어려운 코딩 없이 누구나 쉽게 따라할 수 있게끔 실전 연습 위주의 텍스톰 강의를 제작하였습니다. 

 

실제 실무에서 사용하는 텍스트마이닝의 핵심적인 기법을 중심으로, 실무에서 쓰이지 않는 기능은 과감하게 생략한 축적된 실전 노하우를 담아 강의를 제작하였습니다. 

 

 

  • ✅ 실무에 통하는 텍스톰 데이터 추출
  • ✅ 빅데이터 논문 작성을 위한 텍스톰 활용법 
 

🚩 저 또한, 처음 텍스톰을 쓸 때 정말 많은 시행착오를 겪었습니다.

‘이럴 땐 텍스톰을 어떻게 사용해야 하지?’ 인터넷이나 매뉴얼을 뒤져보았지만... 시중에 있는 텍스톰 설명이나 강의들은 너무 이론 위주의 설명만 해서 초보자가 이해하기엔 너무 어려웠고, 이리저리 여러 메뉴를 찾으며 몇 날 며칠을 고민 끝에 해결한 기억이 있습니다. 

 

초심자 시절의 저처럼 텍스톰을 사용하기 막막할 때 ‘누군가 옆에서 가이드 해줄 수 있었다면 좀 더 수월하게 빅데이터 분석도 하고 논문도 쓰지 않았을까?’ ‘텍스톰을 처음 접하거나 사용법을 찾는 사람들에게 가이드가 될 만한 강의가 있다면 정말 편할텐데’ 이런 생각을 하면서 이 강의를 준비했습니다. 

 

본 강의는 텍스톰에 대해 장황한 이론적인 설명보다는 실제로 데이터 추출하는 과정을 직접 시연하며 빅데이터 분석에 대한 감을 잡을 수 있도록 강의를 구성하였습니다. 여러 번 반복해서 따라하시다 보면 파이썬 코딩 없이 누구나 빅데이터 분석, 텍스트마이닝 기법을 활용하실 수 있습니다.


 

실전 사용법 위주의 
텍스트마이닝 강의입니다.

 

본 강의는 주로 이론적인 설명보다는 텍스트마이닝을 위한 텍스톰 실전 사용법에 초점을 맞춥니다.

강의를 듣고 따라하시면 동향 분석, 인식 분석 등 빅데이터 분석을 직접하실 수 있도록 강의를 구성하였습니다.

 

강의에서 실습한 예제 개요

텍스트마이닝에 대한 기본 이론을 간단히 설명한 뒤 본격적으로 텍스톰 프로그램을 통해 직접 빅데이터를 추출해봅니다.

이 과정 속에서 여러분은 자연스럽게 텍스트마이닝을 이해하고, 빅데이터 분석을 하는 방법을 직접 구현할 수 있습니다.

아울러 요즘 트렌드인 SNS 빅데이터 분석을 직접 구현합니다.

텍스트마이닝이나 텍스톰이 무엇인지 어느 정도 이해하고 있고, 텍스톰에서 제공하는 매뉴얼을 가볍게 훑어보신 다음 이 강의로 실습 방법을 배우신다면 매우 빠르게 텍스트마이닝 분석 실력을 업그레이드할 수 있을 것입니다. 

 

이런 분들께 추천합니다!

  • 텍스톰으로 텍스트마이닝을 배우고 싶으신 분
  • 이론적인 설명보다 텍스톰을 이용한 실제 구현 방법에 대해 알고 싶은 분
  • 텍스톰으로 인식 분석, 동향분석 논문을 쓰고 싶은 대학원생, 연구원, 교수 등

💾 수강 전 확인해주세요!

  • 실습을 위해 텍스톰 용량 확보가 꼭 필요합니다. 수강 전 텍스톰(TEXTOM) 계정을 만들고 유료 계정으로 최소 10MB 정도를 확보하셔야 합니다.
  • 수강생에게 텍스트마이닝 이론에 관한 PPT를 제공합니다. 

안녕하세요, 이진규입니다.

지식공유자 이력

  • 現 동국대학교 AI 대학원 박사과정 (자연어처리 Natural Language Processing 전공)
  • 現 AI 및 빅데이터 전문 스타트업에서 자연어처리 개발
  • 前 공공기관 빅데이터 분석 연구원
  • 단국대학교 등 파이썬 데이터 분석 및 빅데이터 분석 강의
  • 데이터 분석 관련 다수의 개인 과외 경험
  • 크몽(Kmong) AI 자연어처리, 빅데이터 분석 Prime 서비스 운영 (크몽 엄선 상위 2% 서비스)
  • TEXTOM을 활용한 다수의 빅데이터 논문 작성 및 프로젝트 경험

Q&A 💬

Q. 이 강의를 듣고 연구 동향이나 인식분석 빅데이터 논문을 쓸 수 있나요?

빅데이터 논문을 쓰고자 하시는 분들이 이 강의를 활용해 데이터를 추출할 수 있도록 도와드립니다.

Q. 텍스트마이닝을 실무에 적용하려는데 강의를 수강해도 괜찮을까요? 

네, 본 강의는 일반적으로 텍스트마이닝에 쓰이는 분석방법에 관한 실습들로 이루어져 있습니다. 실무에 활용하고자 하시는 분들도 강의를 들으시면 좋습니다. 

Q. 텍스트마이닝, 텍스톰 초보자인데 들을 수 있을까요?

네, 본 강의는 초보자를 대상으로 한 강의이면서도 실전에 활용할 수 있는 모든 분석 방법을 담았습니다. 그래도 완전 처음이라면 텍스톰 매뉴얼을 한번 읽고 학습하는 것을 추천드립니다.

💡 텍스트마이닝 & 텍스톰을 시작하는 분들께 도움이 되고 싶습니다!

여러분이 궁금해하는 텍스톰 사용법을 직접 하나하나 구현해 드리고, 어려워하는 텍스트마이닝에 대해 핵심 위주로 간결하게 설명해드리며, 여러분이 빅데이터 분석과 연구를 고민할 때 옆에서 손잡아 드리겠습니다. 글 읽어 주셔서 진심으로 감사합니다. 강의에서 뵙겠습니다!

 

 

"강의 수강하시고 궁금증이 있다면 제 메일주소(leejinkyu0612@naver.com)로 궁금증을 남겨주시면 1:1로 답변해 드립니다!" 

1:1 코칭 예시

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 텍스트마이닝을 배우고 싶으신 분

  • 코딩을 모르지만 빅데이터 분석을 하고 싶으신 분

  • 텍스톰 사용 방법을 알고 싶으신 분

  • 이론이 아니라 실제 예시를 통해 텍스톰을 배우고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 텍스트마이닝에 관한 기초지식

  • 텍스톰이 처음이라면, 텍스톰 공식 매뉴얼을 한번 읽어보기!

안녕하세요
HappyAI입니다.

3,220

수강생

104

수강평

44

답변

4.6

강의 평점

8

강의

안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.

[강사약력]

이진규 (Lee JinKyu)

해피AI (Happy AI CEO)

생성 AI 및 빅데이터 분석 분야의 최신 트렌드, 인사이트, 기술 활용 방법을 깊이 있게 전달합니다.

 

🎒  강연 및 외주 문의

[email] leejinkyu0612@naver.com

[Blog] 📺https://blog.naver.com/leejinkyu0612

[YouTube] 📺 https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

[github] https://github.com/leejin-kyu/

[Homepage] https://happyaidata.kr

[H.P] 010-9973-2113

[kakao] jinkyu0612

 

📘 크몽 Prime 전문가(상위 2%)📺https://kmong.com/gig/345782

 삼성전자, 서울대, 교육청, 경기연구원, 산림청, 국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 정부기관 및 교육기관 프로젝트 진행

의료,커머스,생태,법학,경제,예체능 등 다양한 도메인의 연구경험(총 연구 프로젝트 200회 이상 진행)

 

📘 Bio

- 2024.07~ 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표

- 2023~ 퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(AI편향 및 RAG챗봇 전문)

- 2022. AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)

- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자

- 2018~2021 정부출연연구기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (인문사회과학 데이터 연구)

 

🎒Courses & Activities

 

2025

LLM/sLLM 애플리케이션 개발 강의-파인튜닝, RAG, Agent 기반 . KT(2025)

 

2024

Langchain 및 RAG 등 LLM 프로그래밍.삼성SDS(2024)

ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문. 렛유인에듀 (2024)

인공지능 기초 및 데이터 분석 기초 강의. 한국직업개발원 (2024)

LLM 실무자를 위한 LLM이론 및 Langchain 기반 RAG챗봇 개발 강의. 서울디지털 재단 (2024)

쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터분석법 with ChatGPT. 인프런 (2024)

파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)

랭체인(LangChain)을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT). 인프런 (2024)

 

2023

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 강의. 경기대학교 (2023)

빅데이터 전문가 과정 특강. 단국대학교 (2023)

빅데이터 분석 기초 강의. 렛유인에듀 (2023)

 

 

💻 Projects

LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석(국립산림과학원)

Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축 (한국전력공사)

AI 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 (A정부기관)

내부망 전용 PrivateLLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발 (D 정부기관)

빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석 (이화브리오)

Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발 (서울디지털재단)

AI 언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석 (삼성전자)

자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)

AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 QA 모델 개발 (한국기술마켓)

딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)

AI 모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문 문항 빅데이터 분석 (경기연구원)

AI 모델 RNN 기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발 (서클플랫폼)

빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)

이외에도 다수의 공공기관, 기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

 

📖 Publication

 [주요 논문 ]

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.2024.

Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing.2023.

언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출

Others

Python을 활용한 데이터분석 및 시각화

LLM을 활용한 데이터분석

ChatGPT와 LangChain,Agent을 활용한 업무 생산성 향상

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커리큘럼

전체

78개 ∙ (9시간 38분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

7개

4.6

7개의 수강평

  • bang921104님의 프로필 이미지
    bang921104

    수강평 2

    평균 평점 4.0

    3

    15% 수강 후 작성

    기초적인 내용이 대부분.. 미리 들어보고 신청했어야하는데 ㅜ

    • HappyAI
      지식공유자

      안녕하세요 고객님 현재 Textom 무료강의를 제공했었는데요 ㅠㅠ 기초적인 내용위주라 느끼셨으면 이보다 심화과정에 대한 강의가 있습니다. 원하시는 수준이 아니시라면 느끼셨으면 메일로 보내주시면 심화강의 열어드리겠습니다.감사합니다.

  • Jieun So님의 프로필 이미지
    Jieun So

    수강평 1

    평균 평점 5.0

    5

    22% 수강 후 작성

    논문 작성을 위해 공부할 강의를 찾다가 듣게 되었습니다. 실용적인 내용을 다뤄주셔서 차근차근 실습하면서 적용해보고자 합니다. 좋은 강의 감사합니다 :D

    • 해리님의 프로필 이미지
      해리

      수강평 1

      평균 평점 5.0

      5

      75% 수강 후 작성

      이론적인 이야기 뿐만 아니라 실사용에 필요한 꿀팁을 알려주시는 정말 효율적인 강의에요. 과외를 받는 기분으로 재밌게 공부했습니다!

      • odje956님의 프로필 이미지
        odje956

        수강평 2

        평균 평점 5.0

        5

        13% 수강 후 작성

        • benign29님의 프로필 이미지
          benign29

          수강평 3

          평균 평점 5.0

          5

          99% 수강 후 작성

          논문 작성하면서 텍스톰 작업이 필요했는데 이론부터 실습까지 자세히 설명해주셔서 많은 도움이 되었습니다. 반복되는 내용이 있었지만 오히려 자꾸 들으니 더 익숙해진 것 같아요!! 좋은 강의 감사합니다 :)

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