파이썬 기반 SNS 텍스트 데이터 마이닝

1장 웹 크롤링 준비
1.1 SNS 텍스트 데이터의 이해
1.2 웹 크롤링에 필요한 분석 도구 파이썬과 아나콘다 소개
1.3 아나콘다 설치하기
1.4 웹 크롤링시 주의점

2장 웹 크롤링 경험하기
2.1 쥬피터 노트북 소개
2.2 웹 크롤링 시작하기
2.3 BS4를 활용한 기사 제목 수집
2.4 수집된 데이터의 전처리 및 워드클라우드 맛보기
2.5 연습문제

3장 Selenium을 이용한 동적 크롤링
3.1 파이썬 라이브러리 Selenium 소개
3.2 Selenium의 주요 메서드
3.3 Selenium을 이용한 동적 크롤링 해보기
3.4 네이버 카페와 다음 카페 크롤링
3.5 연습문제

4장 크롤링 데이터의 전처리
4.1 크롤링 데이터 합치기
4.2 데이터 전처리
4.3 연습문제

5장 텍스트 데이터 마이닝
5.1 명사별 상위 빈도
5.2 워드클라우드(Wordcloud)
5.3 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)
5.4 K-평균 군집화
5.5 토픽 모델링
5.6 연습문제

6장 감성 분석
6.1 감성 분석 방법론
6.2 감성 사전
6.3 KNU 기반 감성 분석
6.4 EmpLex 기반 감성 분석
6.5 감성 상관분석
6.6 연습 문제

7장 텍스트 데이터의 모델링
7.1 N-gram 언어 모형
7.2 일반화선형모형(Generalized Linear Model, GLM)
7.3 연습문제