Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

32%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

34%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 29 Stunden zum Abschließen
Englisch

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

32%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

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Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 29 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

University of Michigan

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up92%(5,554 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

9 Stunden zum Abschließen

Module 1: Working with Text in Python

9 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 56 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
5 Videos
Handling Text in Python18m
Regular Expressions16m
Demonstration: Regex with Pandas and Named Groups5m
Internationalization and Issues with Non-ASCII Characters12m
4 Lektüren
Course Syllabus10m
Help us learn more about you!!10m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
Resources: Common issues with free text10m
2 praktische Übungen
Practice Quiz30m
Module 1 Quiz30m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Module 2: Basic Natural Language Processing

7 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 36 min)
3 Videos
Basic NLP tasks with NLTK16m
Advanced NLP tasks with NLTK16m
2 praktische Übungen
Practice Quiz30m
Module 2 Quiz30m
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Module 3: Classification of Text

7 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 94 min)
7 Videos
Identifying Features from Text8m
Naive Bayes Classifiers19m
Naive Bayes Variations4m
Support Vector Machines24m
Learning Text Classifiers in Python15m
Demonstration: Case Study - Sentiment Analysis9m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz30m
Woche
4

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Module 4: Topic Modeling

6 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 58 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
4 Videos
Topic Modeling8m
Generative Models and LDA13m
Information Extraction18m
2 Lektüren
Additional Resources & Readings10m
Post-Course Survey10m
2 praktische Übungen
Practice Quiz30m
Module 4 Quiz30m

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