About this Course
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다음의 3/6개 강좌

학위 취득의 첫걸음을 내디뎌 보세요.

Master in Computer Science 학위에서 강의, 강좌 읽기 자료, 자가 맞춤 과제를 살펴보세요.

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 20시간 필요

영어

자막: 영어

귀하가 습득할 기술

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Orientation

You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course....
2 videos (Total 15 min), 5 readings, 2 quizzes
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-Quiz26m
완료하는 데 4시간 필요

Week 1

During this module, you will learn the overall course design, an overview of natural language processing techniques and text representation, which are the foundation for all kinds of text-mining applications, and word association mining with a particular focus on mining one of the two basic forms of word associations (i.e., paradigmatic relations). ...
9 videos (Total 109 min), 1 reading, 2 quizzes
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 Quiz
Week 1 Quiz
2
완료하는 데 4시간 필요

Week 2

During this module, you will learn more about word association mining with a particular focus on mining the other basic form of word association (i.e., syntagmatic relations), and start learning topic analysis with a focus on techniques for mining one topic from text. ...
10 videos (Total 116 min), 1 reading, 2 quizzes
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 Quiz
Week 2 Quiz
3
완료하는 데 10시간 필요

Week 3

During this module, you will learn topic analysis in depth, including mixture models and how they work, Expectation-Maximization (EM) algorithm and how it can be used to estimate parameters of a mixture model, the basic topic model, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), and how Latent Dirichlet Allocation (LDA) extends PLSA. ...
10 videos (Total 103 min), 2 readings, 3 quizzes
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 Quiz
Quiz: Week 3 Quiz
4
완료하는 데 5시간 필요

Week 4

During this module, you will learn text clustering, including the basic concepts, main clustering techniques, including probabilistic approaches and similarity-based approaches, and how to evaluate text clustering. You will also start learning text categorization, which is related to text clustering, but with pre-defined categories that can be viewed as pre-defining clusters. ...
9 videos (Total 141 min), 1 reading, 2 quizzes
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 Quiz
Week 4 Quiz
4.4
95개의 리뷰Chevron Right

33%

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44%

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12%

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최상위 리뷰

대학: JHFeb 10th 2017

Excellent course, the pipeline they propose to help you understand text mining is quite helpful. It has an important introduction to the most key concepts and techniques for text mining and analytics.

대학: DCMar 25th 2018

The content of Text Mining and Analytics is very comprehensive and deep. More practise about how formula works would be better. Quiz could be not tough to be completed after attending every lectures.

강사

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ChengXiang Zhai

Professor
Department of Computer Science

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이 강좌은(는) 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스의 100% 온라인 Master in Computer Science 중 일부입니다. 지금 바로 공개 강좌 또는 전문 분야를 시작하여 iMBA 교수진으로 구성된 강좌를 시청하고 자기 주도 과제를 완료해 보세요. 강좌를 완료할 때마다 이력서와 LinkedIn에 추가할 수 있는 수료증을 받습니다. 전체 프로그램을 신청하고 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

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The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

데이터 마이닝 전문 분야 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....
데이터 마이닝

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

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