이 강좌에 대하여

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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

귀하가 습득할 기술

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

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영어

제공자:

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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up91%(2,575개의 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

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