인공지능

/

AI · ChatGPT 활용

LLM 데이터 분석 - 웹 크롤링부터 추천 시스템까지

초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

(4.4) 수강평 5개

수강생 81명

LLMLangChain웹 크롤링웹 스크래핑추천 시스템
Thumbnail

초급자를 위해 준비한
[AI · ChatGPT 활용, 데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 웹 크롤링/스크래핑 활용한 데이터 수집

  • LangChain 도구와 LLM 활용하여 데이터 수집, 정제, 분석

  • LLM을 활용한 예측 분석 (감성 분석, 요약, 상품 추천 등)

LangChain과 LLM으로 업그레이드하는
웹 크롤링 & 데이터 분석 🚀

본 강의는 웹 크롤링과 LangChain 도구를 사용한 데이터 수집, 그리고 LLM을 활용한 데이터 분석 기술을 초급자를 위해 쉽게 배울 수 있도록 구성하였습니다. 웹에서 필요한 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법을 배웁니다.

강의에서는 BeautifulSoup과 Selenium을 활용한 웹 크롤링/스크래핑 교육을 포함하여, LangChain과 LLM을 활용한 데이터 수집 및 분석 기법을 다룹니다. 실시간 뉴스 데이터, 유튜브 상품 리뷰와 댓글 데이터, ETF 펀드 데이터를 직접 수집하고 LLM으로 요약, 추출, 감성분석, 추천 시스템을 직접 구현해봅니다.

Selenium으로 페이지네이션 이동하며 수집

유튜브 상품 리뷰 동영상에서 상품 정보를 추출, 요약

파이썬 웹 크롤링 기초 + LangChain (LLM) 응용

강의의 특징 ⭐

1⃣ 프로젝트 기반의 실습 위주의 학습

실제 웹 사이트를 대상으로 웹 크롤링을 수행하는 방법을 배웁니다. 포털에서 실시간 뉴스 카테고리를 선택해서 수집하고 본문 요약, 키워드 추출, 개체 정보 추출을 수행합니다. 그리고 Youtube 상품 리뷰 동영상 분석과 미국 ETF 펀드 추천 시스템을 만들어 봅니다.

스크린샷 2024-04-27 145811

유튜브 상품 리뷰 동영상 분석

2⃣ LangChain 활용 최신 LLM 기법을 적용 

전통적인 웹 크롤링 기법을 먼저 배우고, LangChain 도구를 사용한 데이터 수집 기법과 LLM을 활용한 데이터 분석 기술을 다룹니다. 초급자가 쉽게 따라올 수 있도록 단계적으로 난이도를 조절합니다. (입문자를 위한 Python 강의와 LangChain 강의를 무료로 제공합니다.)

랭체인기초

LangChain 무료 강의를 제공

3⃣ 웹 사이트 변경이 있을 경우 업데이트 제공

웹 크롤링 예제의 경우 웹 사이트 구성이나 소스코드가 변경될 경우 그대로 실행되지 않을 수 있습니다. 강의 영상과 실습 코드를 주기적으로 확인하여 업데이트를 제공합니다.

스크린샷 2024-04-27 151543

ETF 펀드 포트폴리오 구성 화면

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows 기준으로 강의 진행 (Linux, MacOS 사용자도 실습 가능)

  • 사용 도구: Miniconda, Jupyter Lab, OpenAI API 인증키 필요 (별도 비용 발생 가능)

  • PC 사양: 인터넷 접속이 가능한 PC 또는 노트북

학습 자료

선수 지식 및 유의사항

  • 파이썬 기본 지식이 있는 분 (파이썬 무료 강의 제공: 링크)

  • LLM과 LangChain에 대한 기본 이해 (관련 무료 강의 제공: 링크)

  • 질문 또는 의견이 있으시면 편하게 질문해주세요.

신규 강의 안내 (30% 할인, ~10/29)

  • RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

  • RAG 구현부터 성능 평가까지 -

    9시간으로 끝내는 실전 AI 개발

    • LangChain 기반 RAG 시스템 구축 실습

    • 고급 RAG 기법 학습

    • RAG 시스템 성능 평가 방법론

    • LangChain의 최신 LCEL 문법과 Runnable 활용법


  • 링크: https://inf.run/mdYe4

연계 강의 안내

  • 프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG 만들기 - LangChain, Gradio 활용

  • 총 4개의 프로젝트로 구성


    • 간단한 QA 챗봇 : 개발환경 셋팅, LLM Chain 구조, Gradio 인터페이스 이해  

    • PDF 기반 RAG 챗봇 : RAG 기법 이해, 모델 파라미터 이해, 챗봇 인터페이스 구현

    • 데이터 분석 챗봇 : CSV 파일을 업로드하고, 해당 데이터를 분석 (Single Agent)

    • 투자 분석가 챗봇 : 암호화폐 관련 리서치 및 투자 분석 (Multi Agent) 

  • 링크: https://inf.run/PfJaS

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 웹 페이지에서 필요한 데이터를 수집하고 싶은 분들

  • LLM을 활용한 데이터 분석 기법을 익히고 싶은 분들

  • 파이썬을 배우고 응용하는 방법을 배우고 싶은 분들

  • 프로젝트 기반 실습 중심 강의가 좋은 분들

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 기본 지식

  • LLM 개념에 대한 기초 지식 (필수 아님, 권장 사항)

안녕하세요
판다스 스튜디오입니다.

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

 

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

 

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

  

[집필]

 

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

커리큘럼

전체

29개 ∙ (3시간 10분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!