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).
Este curso forma parte de Programa Especializado - Ciencias de los Datos Aplicada con Python
ofrecido por
Programa Especializado - Ciencias de los Datos Aplicada con PythonUniversidad de MíchiganAcerca de este Curso
269,973 vistas recientes
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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100 % en línea
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Nivel intermedio
Aprox. 26 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano
ofrecido por
Universidad de Míchigan
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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
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
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
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
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
por RK19 de jul. de 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.
por CC26 de ago. de 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!
por JS22 de ago. de 2017
Very good course with very good material and teachers. I just missed some more practical examples to follow along the classes, and more further readings (specially for information extraction).
por LC16 de feb. de 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.
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
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.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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.
¿Cuál es la política de reembolsos?
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.
¿Hay ayuda económica disponible?
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.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
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.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
