이 강좌에 대하여

최근 조회 35,372

학습자 경력 결과

30%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

38%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

12%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 6개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 33시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

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제공자:

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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up91%(2,526개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 2시간 필요

Orientation

완료하는 데 2시간 필요
2개 동영상 (총 15분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
2개의 동영상
Course Prerequisites & Completion6m
5개의 읽기 자료
Welcome to Text Mining and Analytics!10m
Syllabus15m
About the Discussion Forums15m
Updating your Profile10m
Social Media10m
2개 연습문제
Orientation Quiz15m
Pre-Quiz30m
완료하는 데 4시간 필요

Week 1

완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 109분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
1.2 Overview Text Mining and Analytics: Part 211m
1.3 Natural Language Content Analysis: Part 112m
1.4 Natural Language Content Analysis: Part 24m
1.5 Text Representation: Part 110m
1.6 Text Representation: Part 29m
1.7 Word Association Mining and Analysis15m
1.8 Paradigmatic Relation Discovery Part 114m
1.9 Paradigmatic Relation Discovery Part 217m
1개의 읽기 자료
Week 1 Overview10m
2개 연습문제
Week 1 Practice Quiz1시간
Week 1 Quiz1시간
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Week 2

완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 116분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
10개의 동영상
2.2 Syntagmatic Relation Discovery: Conditional Entropy11m
2.3 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 113m
2.4 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 29m
2.5 Topic Mining and Analysis: Motivation and Task Definition7m
2.6 Topic Mining and Analysis: Term as Topic11m
2.7 Topic Mining and Analysis: Probabilistic Topic Models14m
2.8 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 110m
2.9 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 213m
2.10 Probabilistic Topic Models: Mining One Topic12m
1개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
2개 연습문제
Week 2 Practice Quiz1시간
Week 2 Quiz1시간
3

3

완료하는 데 10시간 필요

Week 3

완료하는 데 10시간 필요
10개 동영상 (총 103분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
10개의 동영상
3.2 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 110m
3.3 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 28m
3.4 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 111m
3.5 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 210m
3.6 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 36m
3.7 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 110m
3.8 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 210m
3.9 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 110m
3.10 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 212m
2개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
Programming Assignments Overview10m
2개 연습문제
Week 3 Practice Quiz1시간
Quiz: Week 3 Quiz1시간
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Week 4

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 141분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
4.2 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 116m
4.3 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 28m
4.4 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 314m
4.5 Text Clustering: Similarity-based Approaches17m
4.6 Text Clustering: Evaluation10m
4.7 Text Categorization: Motivation14m
4.8 Text Categorization: Methods11m
4.9 Text Categorization: Generative Probabilistic Models31m
1개의 읽기 자료
Week 4 Overview10m
2개 연습문제
Week 4 Practice Quiz1시간
Week 4 Quiz1시간

검토

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데이터 마이닝 특화 과정 정보

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
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