| 과목개요 |
텍스트 데이터에서 필요한 정보를 구하여 데이터 분석 및 의사 결정에 활용하는 방법을 배운다. 텍스트 표현, 단어 연관성 마이닝, 토픽 분석, 텍스트 클러스터링, 감성 분석, 텍스트 기반 분류 및 예측, 텍스트 데이터와 비 텍스트 데이터를 통합한 마이닝 방법론 등을 학습한다. |
| 학습목표 |
1. 텍스트 마이닝의 개념과 응용 분야를 설명할 수 있다.
2. 텍스트 마이닝의 전처리 방법을 설명할 수 있다.
3. 문서의 벡터화를 설명할 수 있다.
4. 기계학습 알고리즘을 사용하여 텍스트를 분류할 수 있다.
5. 토픽 모델링의 개념을 설명할 수 있다.
6. 감성 분석의 개념에 대해 설명할 수 있다. |
| 평가기준 |
- 출석 : 20%
- 중간고사 : 30%
- 기말고사 : 30%
- 과제물 : 10%
- 참여도 : 6%
- 수시평가1차 : 2%
- 수시평가2차 : 2%
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| ※ 수료기준은 진도율 80% 이상 및 총점 60점 이상을 충족하셔야 합니다. |
| 성적분포 |
A 이상 |
30% 이내 |
B 이상 |
70% 이내 |
C+ 이하 |
B이상을 제외한 나머지 비율 |
| ※ 단, 위의 각 비율은 과목 특성 등의 사유로 학습자의 10% 범위 내에서 증감 조정이 가능. |
| 교재 |
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- 주교재
- 교재명 : 학습용교안
- 저자 : 개발교강사
- 출판사 : 자체제작
- 출판년도 : 2024
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