[1부] 텍스트 전처리와 기초 분석
▣ 1장: 텍스트 분석
1.1 텍스트 분석이란
1.2 텍스트 분석의 일반적 절차
1.3 텍스트 분석의 종류
▣ 2장: 파이썬 개발 환경 구축하기
2.1 아나콘다(Anaconda 설치
2.2 주피터 노트북 사용 방법
___2.2.1 주피터 노트북 실행 방법
___2.2.2 주피터 노트북의 이름 변경 방법
___2.2.3 주피터 노트북 종료하기
2.3 구글 코랩 사용하기
▣ 3장: 파이썬 기본 문법
3.1 파이썬의 기본적인 구성 요소: 변수와 함수
___3.1.1 변수
___3.1.2 함수
___3.1.3 주석 달기
3.2 데이터 타입
___3.2.1 숫자
___3.2.2 리스트
___3.2.3 문자열
___3.2.4 사전
___3.2.5 튜플
___3.2.6 집합
___3.2.7 데이터 타입 변환
3.3 if-else 조건문
___3.3.1 if 구문
___3.3.2 if-else 구문: if 구문의 조건이 만족하지 않는 경우에도 코드 실행하기
___3.3.3 if-elif-else 구문: 여러 개의 조건 사용하기
___3.3.4 하나의 구문에서 여러 개의 조건 동시 사용하기
3.4 for 반복문
___3.4.1 for 반복문 사용하기
___3.4.2 for 문에서 range( 함수 사용하기
___3.4.3 continue와 break 키워드 사용하기
___3.4.4 여러 개의 튜플 원소의 값 동시에 사용하기
___3.4.5 enumerate( 함수 사용하기
___3.4.6 리스트 컴프리헨션
3.5 while 반복문
___3.5.1 while 반복문 사용하기
___3.5.2 continue와 break 사용하기
3.6 사용자 정의 함수
___3.6.1 사용자 함수 만들기
___3.6.2 위치 기반 파라미터(Positional parameters
___3.6.3 파라미터의 이름을 사용하여 인자 전달하기
___3.6.4 파라미터의 기본값 설정
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 파이썬 기초, 웹스크레이핑, 정규표현식
◎ 기본 수학: 선형대수, 확률, MLE, EM 알고리즘, 베이지안 추론 등
◎ 텍스트 전처리와 텍스트 네트워크 분석
◎ 기계학습 알고리즘을 활용한 텍스트 분석: K-평균, 위계적 군집 분석, DBSCAN, GMM, 차원◎ 축소, 로지스틱 회귀 모형, 나이브 베이즈, 결정 트리, 앙상블 알고리즘, SVM, 토픽 모델링
◎ 딥러닝 알고리즘을 활용한 텍스트 분석: FNN, CNN, RNN, LSTM, GRU, seq2seq, Transformer, BERT와 BERT 기반 알고리즘, GPT 모형, 비전 트랜스포머, 오토인코더
