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 118,429회
학습자 경력 결과
29%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
32%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
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:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 29시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 터키어, 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 MiningPython ProgrammingNatural Language Processing
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중급 단계
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영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 터키어, 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.
강의 계획 - 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
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 Quiz30m
Module 1 Quiz30m
완료하는 데 7시간 필요
Module 2: Basic Natural Language Processing
완료하는 데 7시간 필요
3개 동영상 (총 36분)
3개의 동영상
Basic NLP tasks with NLTK16m
Advanced NLP tasks with NLTK16m
2개 연습문제
Practice Quiz30m
Module 2 Quiz30m
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 Quiz30m
완료하는 데 6시간 필요
Module 4: Topic Modeling
완료하는 데 6시간 필요
4개 동영상 (총 58분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4개의 동영상
Topic Modeling8m
Generative Models and LDA13m
Information Extraction18m
3개의 읽기 자료
Additional Resources & Readings10m
Post-Course Survey10m
Keep Learning with Michigan Online10m
2개 연습문제
Practice Quiz30m
Module 4 Quiz30m
검토
APPLIED TEXT MINING IN PYTHON의 최상위 리뷰
RK 제공2019년 7월 19일
Course is great except for the auto grader issues. Please look into the issue. I would like to take this opportunity and thank Prof V. G. Vinod Vydiswaran and all those who helped me to complete it.
JR 제공2020년 12월 4일
Excellent course to get started with text mining and NLP with Python. The course goes over the most essential elements involved with dealing with free text. Definitely worth the time I spent on it.
CC 제공2017년 8월 26일
Quite challenging but also quite a sense of accomplishment when you finish the course. I learned a lot and think this was the course I preferred of the entire specialization. I highly recommend it!
LC 제공2018년 2월 16일
Love the focus on conceptual text processing and practical guides to implementation in python, but the assignment grader was extremely specific for no reason, especially the Week3 assignment.
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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