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 71,902회
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
유연한 마감일
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완료 시 수료증 획득
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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
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 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 stars55.08%
- 4 stars25.24%
- 3 stars11.99%
- 2 stars4.34%
- 1 star3.33%
APPLIED TEXT MINING IN PYTHON의 최상위 리뷰
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
PP 제공2020년 4월 19일
Nice experience..Thanks to Resp.Professor for clear the concepts so deeply and enhancing the knowledge in right path..Niceever and helpful course..Thanks to team & university..
GK 제공2019년 5월 3일
Lectures are very good with a perfect explanation. More than lectures I liked the assignment questions. They are worth doing. You will get to know the basic foundation of text mining. :-)
JM 제공2020년 9월 27일
The instruction and explanation of key concepts was fantastic, but the instruction on the actual coding was very lacking, even compared with the other courses in this specialization.
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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