본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
이번 강의를 듣고 나서 감성 분석이라는 주제에 대해 한층 깊이 이해하게 되었으며, 단순한 이론 수업을 넘어 실제 뉴스 데이터를 활용해 경제 동향까지 파악할 수 있는 방법론이 매우 인상적이었습니다. 강의에서는 24개 주요 미국 신문사의 기사를 대상으로 감성 점수를 산출하고 이를 일일 시계열 데이터로 통합하는 과정을 상세히 설명해 주었습니다. 텍스트 데이터를 전처리하는 방법, 각 단어에 부여되는 가중치를 반영해 감정의 흐름을 분석하는 과정, 그리고 이를 시각적으로 표현하여 경기 침체 시점과 같은 주요 경제 이벤트를 한눈에 확인할 수 있도록 구성한 점은 특히 실무적인 면에서 큰 도움이 되었습니다.
강의 중 회색 막대를 활용해 경기 침체 시점을 명확하게 표시한 사례는 데이터 시각화의 중요성을 다시 한 번 깨닫게 해주었습니다. 단순히 수치로만 나타나는 감성 점수가 아니라, 이를 통해 경제 상황과의 연관성을 파악할 수 있다는 점이 이 강의의 큰 매력으로 다가왔습니다. 실제로 데이터의 흐름을 따라가며 감성 점수를 계산하고, 이를 실시간 경제 동향 분석에 활용할 수 있다는 점은 앞으로 나만의 뉴스 정리 봇을 개발하는 데 있어 매우 유익한 인사이트를 제공해 주었습니다.
또한, 강의에서는 이론뿐 아니라 구체적인 코드 예제와 데이터 처리 방법을 함께 제공하여, 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 체계적으로 구성되어 있었습니다. 이를 통해 데이터 분석의 기본 원리와 실제 적용 방법을 동시에 익힐 수 있었고, 나아가 다양한 뉴스 데이터를 결합해 보다 정교한 분석 모델을 개발해보고 싶은 동기를 부여받았습니다. 이번 강의를 통해 감성 분석의 개념이 단순히 감정을 분류하는 작업에 머무르지 않고, 경제 및 사회 전반의 동향 파악에까지 확장될 수 있다는 점을 체감할 수 있었습니다.
특히 데이터와 경제 상황이 어떻게 연결되는지에 대한 이해는 앞으로 다양한 분야에서 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 큰 밑거름이 될 것으로 생각됩니다. 이번 강의를 통해 얻은 실질적인 분석 기법과 시각화 방법은, 실제 업무나 개인 프로젝트에 바로 적용해 볼 수 있는 유용한 도구임을 다시 한번 확인할 수 있는 계기가 되었습니다. 앞으로 이 강의에서 배운 내용을 바탕으로 나만의 뉴스 정리 봇을 개발해, 실시간으로 변하는 경제 지표와 뉴스 감성을 모니터링하며 보다 심도 있는 인사이트를 도출해보고자 하는 열정이 더욱 커졌습니다.
① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각
② 오늘자 날짜, 공부종료 시각
③ 클립 1번 수강 인증 사진
④ 클립 2번 수강 인증 사진
⑤ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)
