에 포함됨This course will cover the major techniques for mining and analyzing text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making, with an emphasis on statistical approaches that can be generally applied to arbitrary text data in any natural language with no or minimum human effort.
제공자:
데이터 마이닝 특화 과정일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스이 강좌에 대하여
최근 조회 23,490회
학습자 경력 결과
27%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
33%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
10%
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: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
귀하가 습득할 기술
Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis
학습자 경력 결과
27%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
33%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
10%
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: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
제공자:
일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
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.
완료하는 데 2시간 필요
2개 동영상 (총 15분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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).
완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 109분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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.
완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 116분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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.
완료하는 데 10시간 필요
10개 동영상 (총 103분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
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.
완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 141분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
검토
TEXT MINING AND ANALYTICS의 최상위 리뷰
JH 제공2017년 2월 9일
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.
DC 제공2018년 3월 24일
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.
AC 제공2017년 2월 11일
This is a very good course. I think it provides a very good foundation of text mining and analytics like PLSA and LDA. More advanced research discussed in the last lecture is also very interesting.
JS 제공2017년 6월 6일
The content was very useful, and the preparation of the course denoted much care and preparation by the teacher. I would love to see some modern topics like word embeddings covered in the course!
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.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
이 전문 분야를 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?
Is financial aid available?
강좌를 수료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
