This course provides an unique opportunity for you to learn key components of text mining and analytics aided by the real world datasets and the text mining toolkit written in Java. Hands-on experience in core text mining techniques including text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling help learners be trained to be a competent data scientists.
von
Hands-on Text Mining and Analytics
Yonsei UniversityÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 19 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Spanisch, Chinesisch (vereinfacht)
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Stufe „Mittel“
Ca. 19 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Spanisch, Chinesisch (vereinfacht)
von
Yonsei University
Yonsei University was established in 1885 and is the oldest private university in Korea.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course
3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 53 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
4 Videos
1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9m
1.3 How-to-do: workspace installation and setup15m
1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13m
1 Lektüre
What is Text Mining?10m
3 Stunden zum Abschließen
Text Preprocessing
3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 67 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
2.2 What is text mining?10m
2.3 Description of preprocessing techniques11m
2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20m
2.5 How-to-do: N-Grams14m
1 Lektüre
Text Preprocessing10m
3 Stunden zum Abschließen
Text Analysis Techniques
3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 62 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
3.2 Explanations of named entity recognition11m
3.3 Explanations of dependency parsing8m
3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14m
3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6m
3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9m
2 Lektüren
Stemming and Lemmatization10m
Named Entity Recognition10m
3 Stunden zum Abschließen
Term Weighting and Document Classification
3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 52 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
4.2 Explanations of document classification11m
4.3 Explanations of sentiment analysis9m
4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10m
4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11m
2 Lektüren
Text Classification10m
TF-IDF10m
Bewertungen
Top-Bewertungen von HANDS-ON TEXT MINING AND ANALYTICS
von KA30. Mai 2017
Excellent theory and hands-on lab codes. It'd be great if you could also cover how-to in other relevant programming languages using R or Python.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.
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