이 강좌에 대하여

최근 조회 269,973

학습자 경력 결과

32%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

34%

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 26시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

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

학습자 경력 결과

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가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

34%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
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제공자:

미시건 대학교 로고

미시건 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up92%(4,918개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 8시간 필요

Module 1: Working with Text in Python

완료하는 데 8시간 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 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 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
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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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. 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

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