Über diesen Kurs
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Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

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Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind

  • Data Scientists
  • User Experience Researchers
  • Data Analysts
  • Machine Learning Engineers
  • Librarians

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Orientation

2 Videos (Gesamt 15 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
2 Videos
Course Prerequisites & Completion6m
5 Lektüren
Welcome to Text Mining and Analytics!10m
Syllabus15m
About the Discussion Forums15m
Updating your Profile10m
Social Media10m
2 praktische Übungen
Orientation Quiz15m
Pre-Quiz26m
4 Stunden zum Abschließen

Week 1

9 Videos (Gesamt 109 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
9 Videos
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
1 Lektüre
Week 1 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 1 Practice Quiz1h
Week 1 Quiz1h
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

Week 2

10 Videos (Gesamt 116 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
10 Videos
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
1 Lektüre
Week 2 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 2 Practice Quiz1h
Week 2 Quiz1h
Woche
3
10 Stunden zum Abschließen

Week 3

10 Videos (Gesamt 103 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
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
2 Lektüren
Week 3 Overview10m
Programming Assignments Overview10m
2 praktische Übungen
Week 3 Practice Quiz1h
Quiz: Week 3 Quiz1h
Woche
4
5 Stunden zum Abschließen

Week 4

9 Videos (Gesamt 141 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
9 Videos
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
1 Lektüre
Week 4 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 4 Practice Quiz1h
Week 4 Quiz1h
4.4
102 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von Text Mining and Analytics

von 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.

von 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.

Dozent

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ChengXiang Zhai

Professor
Department of Computer Science

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master in Computer Science von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Über University of Illinois at Urbana-Champaign

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. ...

Über den Spezialisierung Data-Mining

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....
Data-Mining

Häufig gestellte Fragen

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