About this Course

최근 조회 147,119

학습자 경력 결과

32%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

34%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 17시간 필요

권장: 9 hours/week...

영어

자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up92%(4,025개의 평가)Info
1

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완료하는 데 8시간 필요

Module 1: Working with Text in Python

완료하는 데 8시간 필요
5개 동영상 (총 56분), 4 readings, 3 quizzes
5개의 동영상
Handling Text in Python18m
Regular Expressions16m
Demonstration: Regex with Pandas and Named Groups5m
Internationalization and Issues with Non-ASCII Characters12m
4개의 읽기 자료
Course Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
Resources: Common issues with free text10m
2개 연습문제
Practice Quiz8m
Module 1 Quiz12m
2

2

완료하는 데 6시간 필요

Module 2: Basic Natural Language Processing

완료하는 데 6시간 필요
3개 동영상 (총 36분)
3개의 동영상
Basic NLP tasks with NLTK16m
Advanced NLP tasks with NLTK16m
2개 연습문제
Practice Quiz4m
Module 2 Quiz10m
3

3

완료하는 데 7시간 필요

Module 3: Classification of Text

완료하는 데 7시간 필요
7개 동영상 (총 94분)
7개의 동영상
Identifying Features from Text8m
Naive Bayes Classifiers19m
Naive Bayes Variations4m
Support Vector Machines24m
Learning Text Classifiers in Python15m
Demonstration: Case Study - Sentiment Analysis9m
1개 연습문제
Module 3 Quiz14m
4

4

완료하는 데 6시간 필요

Module 4: Topic Modeling

완료하는 데 6시간 필요
4개 동영상 (총 58분), 2 readings, 3 quizzes
4개의 동영상
Topic Modeling8m
Generative Models and LDA13m
Information Extraction18m
2개의 읽기 자료
Additional Resources & Readings10m
Post-Course Survey10m
2개 연습문제
Practice Quiz4m
Module 4 Quiz10m

검토

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제공자:

미시건 대학교 로고

미시건 대학교

Python과 함께하는 응용 데이터 과학 전문 분야 정보

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Python과 함께하는 응용 데이터 과학

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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