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대학입시 핵심전략 2022



도서명 : 대학입시 핵심전략 2022
저자/출판사 : 김기석, 지노
쪽수 : 488쪽
출판일 : 2021-01-29
ISBN : 9791190282178
정가 : 28000

들어가는 글

1부. 대학입시, 이것부터 알고 가자!
[ 01 ] 〈줄 세우기〉 - 부인할 수 없는 입시의 본질
[ 02 ] 〈3등급〉 - 상위권과 중하위권 구분의 기준
[ 03 ] 9등급 제도의 이해 - 3.8등급은 반에서 몇 등일까?
[ 04 ] 중하위권 입시정보가 버림받은 이유? 돈이 안 되니까!

2부. 1~9등급 모두를 위한 ‘진짜’ 입시설명회
[ 01 ] 입시전형별 분류와 선발 비율
[ 02 ] 학생부 교과전형
[ 03 ] 학생부 종합전형
[ 04 ] 논술전형
[ 05 ] 수능전형
[ 06 ] 전문대 입시

3부. 2015 개정교육과정 도입, 입시는 어떻게 달라지나?
[ 01 ] 문·이과 통합시대, 수시는 어떻게 달라지나?
[ 02 ] 석차등급이 없는 진로선택 과목, 입시에 어떻게 반영되나?
[ 03 ] 정시 확대, 입시에 어떤 변화를 가져올까?
[ 04 ] 수능 선택과목, 어떻게 선택해야 하나?

4부. 입시전략 수립 방법 & 입시컨설팅
[ 01 ] 입시정보는 빅데이터, 아무도 모르는 입시정보는 없다
[ 02 ] 입시전략 세우는 법 1 - 고1~고3 초
[ 03 ] 입시전략 세우는 법 2 - 수시
[ 04 ] 입시전략 세우는 법 3 - 정시
[ 05 ] 입시컨설팅의 역할과 효용
[ 06 ] 입시컨설팅 시기와 주기? 빠를수록 좋지만 1년에 한 번이면 충분
[ 07 ] 고액 컨설팅, 자기소개서 대필과 첨삭, 과연 필요할까?
[ 08 ] 합격예측 프로그램을 믿을 수 있을까?

5부. 상황별, 성적별 입시컨설팅 사례
[ 01 ] [수시 컨설팅] 내신 2.89등급, 인서울권 대학은 가고 싶은데 수능은 불안해요
[ 02 ] [수시 컨설팅] 내신 4.45등급, 논술전형으로 인서울 가능할까요?
[ 03 ] [수시 컨설팅] 내신 7.62등급, 최하위권 학생의 지원전략은?
[ 04 ] [정시 컨설팅] 이과인데 수능에서 수학 성적이 가장 낮다면?
[ 05 ] [정시 컨설팅] 수능 4등급, 미달되는 인서울 대학 없나요? 재수하면 가능할까요?
[ 06 ] [수시 컨설팅(전문대)] 실무에 자신 있는 내신 9등급, 전문학교 진학 후 편입할래요
[ 07 ] [정시 컨설팅(전문대)] 아주 낮은 성적, 전문대라도 취직 잘되는 학과로 가고 싶어요
[ 08 ] [수시 컨설팅(특성화고 학생)] 공업고등학교 다니는 학생이 사회복지과로 진학하려면?
[ 09 ] [예비 고3 컨설팅] 내신과 모의고사 모두 6등급인 예비 고3, 간호사가 될 수 있을까?
[ 10 ] [고2 컨설팅] 내신도 모의고사도 중간인 고2, 대입 준비 어떻게 해야 하나요?

6부. 입시 관련 Tip과 Q & A
[ 01 ] 불수능? 물수능? 수능의 난이도가 입시에 미치는 영향은?
[ 02 ] 고3 3월 수능 모의고사 성적이 수능까지 그대로 이어질까?
[ 03 ] 영어 절대평가, 정말로 수능에서 영어의 중요도가 낮아졌는가?
[ 04 ] 수능 필수과목 한국사, 입시에서 얼마나 중요한가?
[ 05 ] 학생부 비교과 항목별 분석
[ 06 ] 중하위권을 위한 학생부 비교과 관리 가이드
[ 07 ] 내신 절대평가가 도입되면 대학은 학생을 어떻게 선발할까?
[ 08 ] 특성화고 학생을 위한 전형별 입시제도 분석
[ 09 ] 문·이과 선택을 되돌리고 싶은 학생들을 위한 교차지원 가이드

나가는 글

부록: 대한민국 전국 대학 목록




Do it! 쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝



도서명 : Do it! 쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝
저자/출판사 : 김영우, 이지스퍼블리싱
쪽수 : 344쪽
출판일 : 2021-01-29
ISBN : 9791163032298
정가 : 20000

__1장 단어 빈도 분석: 무엇을 강조했을까?
_01-1 텍스트 전처리
_01-2 토큰화하기
_01-3 단어 빈도 분석하기

__2장 형태소 분석기를 이용한 단어 빈도 분석
_02-1 형태소 분석
_02-2 명사 빈도 분석하기
_02-3 특정 단어가 사용된 문장 살펴보기

__3장 비교 분석: 무엇이 다를까?
_03-1 단어 빈도 비교하기
_03-2 오즈비 - 상대적으로 중요한 단어 비교하기
_03-3 로그 오즈비로 단어 비교하기
_03-4 TF-IDF - 여러 텍스트의 단어 비교하기

__4장 감정 분석: 어떤 마음으로 글을 썼을까?
_04-1 감정 사전 활용하기
_04-2 댓글 감정 분석하기
_04-3 감정 범주별 주요 단어 살펴보기
_04-4 감정 사전 수정하기

__5장 의미망 분석: 어떤 맥락에서 단어를 썼을까?
_05-1 동시 출현 단어 분석 - Co-occurrence analysis
_05-2 동시 출현 네트워크 - Co-occurrence network
_05-3 단어 간 상관 분석 - Phi coefficient
_05-4 연이어 사용된 단어쌍 분석 - n-gram

__6장 토픽 모델링: 어떤 주제로 글을 썼을까?
_06-1 토픽 모델링 개념 알아보기
_06-2 LDA 모델 만들기
_06-3 토픽별 주요 단어 살펴보기
_06-4 문서를 토픽별로 분류하기
_06-5 토픽 이름 짓기
_06-6 최적의 토픽 수 정하기

__7장 텍스트 마이닝 프로젝트: 타다 금지법 기사 댓글 분석
_07-1 주요 단어 살펴보기
_07-2 공감, 비공감 댓글 비교하기
_07-3 관심 댓글 비교하기
_07-4 단어 간 관계 살펴보기
_07-5 토픽 모델링

__8장 텍스트 마이닝 프로젝트: 차기 대선 주자 SNS 여론 분석
_08-1 SNS 언급량 추이 살펴보기
_08-2 SNS 이슈 살펴보기
_08-3 감정 단어 살펴보기
_08-4 감정 경향 살펴보기
_08-5 감정 추이 살펴보기
_08-6 긍정, 부정 트윗 단어 비교하기

__9장 텍스트를 효율적으로 분석하는 방법
_09-1 텍스트 데이터 수집하기
_09-2 텍스트 분석 품질 높이기
_09-3 완전 유용한 꿀팁