This course will introduce the learner to text mining and text manipulation basics. The course begins with an understanding of how text is handled by python, the structure of text both to the machine and to humans, and an overview of the nltk framework for manipulating text. The second week focuses on common manipulation needs, including regular expressions (searching for text), cleaning text, and preparing text for use by machine learning processes. The third week will apply basic natural language processing methods to text, and demonstrate how text classification is accomplished. The final week will explore more advanced methods for detecting the topics in documents and grouping them by similarity (topic modelling).
제공자:
Python과 함께하는 응용 데이터 과학 특화 과정미시건 대학교이 강좌에 대하여
최근 조회 101,547회
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 4번째 강좌:
중급 단계
완료하는 데 약 29시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
배울 내용
Understand how text is handled in Python
Apply basic natural language processing methods
Write code that groups documents by topic
Describe the nltk framework for manipulating text
귀하가 습득할 기술
- Natural Language Toolkit (NLTK)
- Text Mining
- Python Programming
- Natural Language Processing
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중급 단계
완료하는 데 약 29시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
제공자:
미시건 대학교
The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future.
석사 학위 취득 시작
이 강좌은(는) 미시건 대학교의 100% 온라인 Master of Applied Data Science 중 일부입니다.
전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 9시간 필요
Module 1: Working with Text in Python
완료하는 데 9시간 필요
5개 동영상 (총 56분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 7시간 필요
Module 2: Basic Natural Language Processing
완료하는 데 7시간 필요
3개 동영상 (총 36분)
완료하는 데 7시간 필요
Module 3: Classification of Text
완료하는 데 7시간 필요
7개 동영상 (총 94분)
완료하는 데 6시간 필요
Module 4: Topic Modeling
완료하는 데 6시간 필요
4개 동영상 (총 58분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
검토
- 5 stars55.17%
- 4 stars25.20%
- 3 stars11.99%
- 2 stars4.29%
- 1 star3.32%
APPLIED TEXT MINING IN PYTHON의 최상위 리뷰
K 제공2019년 11월 3일
A little bit stretched my python skill, but learned a lot. Forum is a good place, and maybe next I will join some study group online or offline to have more discussions.
TK 제공2020년 6월 22일
Everything was awesome, assignment 2 was my favorite in a long while in this specialization series. Week 4 was a little weak, and felt rushed. Overall, I enjoyed this course 4 of the 5.
CB 제공2017년 9월 19일
Excellent course! Video lectures are high quality, with realistic problems and applications. Exercises are reasonably challenging, and all quite fun to do! Strongly recommend this course
CH 제공2018년 8월 10일
Passionate instructor and a great primer on how software can infer useful data from text. Gives a preliminary understanding on the algorithms used in scikit learn and nltk.
Python과 함께하는 응용 데이터 과학 특화 과정 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.
자주 묻는 질문
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