Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

32%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

34%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 26 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Qué aprenderás

  • 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

Habilidades que obtendrás

Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing

Resultados profesionales del estudiante

32%

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Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
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Nivel intermedio
Aprox. 26 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Instructor

ofrecido por

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Universidad de Míchigan

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up92%(4,918 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

8 horas para completar

Module 1: Working with Text in Python

8 horas para completar
5 videos (Total 56 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
5 videos
Handling Text in Python18m
Regular Expressions16m
Demonstration: Regex with Pandas and Named Groups5m
Internationalization and Issues with Non-ASCII Characters12m
4 lecturas
Course Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
Resources: Common issues with free text10m
2 ejercicios de práctica
Practice Quiz8m
Module 1 Quiz12m
Semana
2

Semana 2

6 horas para completar

Module 2: Basic Natural Language Processing

6 horas para completar
3 videos (Total 36 minutos)
3 videos
Basic NLP tasks with NLTK16m
Advanced NLP tasks with NLTK16m
2 ejercicios de práctica
Practice Quiz4m
Module 2 Quiz10m
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

Module 3: Classification of Text

7 horas para completar
7 videos (Total 94 minutos)
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 ejercicio de práctica
Module 3 Quiz14m
Semana
4

Semana 4

6 horas para completar

Module 4: Topic Modeling

6 horas para completar
4 videos (Total 58 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
4 videos
Topic Modeling8m
Generative Models and LDA13m
Information Extraction18m
2 lecturas
Additional Resources & Readings10m
Post-Course Survey10m
2 ejercicios de práctica
Practice Quiz4m
Module 4 Quiz10m

Revisiones

Principales revisiones sobre APPLIED TEXT MINING IN PYTHON

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Acerca de Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con 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. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Preguntas Frecuentes

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

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