This course will introduce the learner to text mining and text manipulation basics. The course begins with an understanding of how text is handled by python, the structure of text both to the machine and to humans, and an overview of the nltk framework for manipulating text. The second week focuses on common manipulation needs, including regular expressions (searching for text), cleaning text, and preparing text for use by machine learning processes. The third week will apply basic natural language processing methods to text, and demonstrate how text classification is accomplished. The final week will explore more advanced methods for detecting the topics in documents and grouping them by similarity (topic modelling).
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python
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von
Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit PythonUniversity of MichiganÜber diesen Kurs
74.126 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
29%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
32%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 4 von 5 in
Stufe „Mittel“
Ca. 29 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing
Karriereergebnisse der Lernenden
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Kurs 4 von 5 in
Stufe „Mittel“
Ca. 29 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
von
University of Michigan
The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
9 Stunden zum Abschließen
Module 1: Working with Text in Python
9 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 56 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
7 Stunden zum Abschließen
Module 2: Basic Natural Language Processing
7 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 36 min)
7 Stunden zum Abschließen
Module 3: Classification of Text
7 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 94 min)
6 Stunden zum Abschließen
Module 4: Topic Modeling
6 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 58 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
Bewertungen
Top-Bewertungen von APPLIED TEXT MINING IN PYTHON
von RK19. Juli 2019
Course is great except for the auto grader issues. Please look into the issue. I would like to take this opportunity and thank Prof V. G. Vinod Vydiswaran and all those who helped me to complete it.
von CC26. Aug. 2017
Quite challenging but also quite a sense of accomplishment when you finish the course. I learned a lot and think this was the course I preferred of the entire specialization. I highly recommend it!
von JR4. Dez. 2020
Excellent course to get started with text mining and NLP with Python. The course goes over the most essential elements involved with dealing with free text. Definitely worth the time I spent on it.
von LC16. Feb. 2018
Love the focus on conceptual text processing and practical guides to implementation in python, but the assignment grader was extremely specific for no reason, especially the Week3 assignment.
Über den Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python
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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Is financial aid available?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
