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
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ofrecido por
Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con PythonUniversidad de MíchiganAcerca de este Curso
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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio
Aprox. 29 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Árabe (Arabic), Francés (French), Portugués (europeo), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemán (German), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
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 Mining
- Python Programming
- Natural Language Processing
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Subtítulos: Árabe (Arabic), Francés (French), Portugués (europeo), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemán (German), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
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.
Comienza a trabajar para obtener tu maestría
Este curso es parte del Master of Applied Data Science completamente en línea de Universidad de Míchigan.
Si te aceptan en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título de grado.
Programa - Qué aprenderás en este curso
9 horas para completar
Module 1: Working with Text in Python
9 horas para completar
5 videos (Total 56 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
7 horas para completar
Module 2: Basic Natural Language Processing
7 horas para completar
3 videos (Total 36 minutos)
7 horas para completar
Module 3: Classification of Text
7 horas para completar
7 videos (Total 94 minutos)
6 horas para completar
Module 4: Topic Modeling
6 horas para completar
4 videos (Total 58 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
Reseñas
- 5 stars55,15 %
- 4 stars25,22 %
- 3 stars12 %
- 2 stars4,29 %
- 1 star3,32 %
Principales reseñas 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 DL15 de mar. de 2021
La variedad de temas del curso lo hace un curso muy recomendable. El nivel de las tareas está de acuerdo a lo que se enseña. Muy recomendado como un primer acercamiento al tema.
por AS29 de nov. de 2019
Course is well explained with practice exercise. Only suggestion is that for assignment there is no way to find why a particular output is wrong. There should be some hint for it.
por SC4 de jul. de 2018
Great course, very well balanced pace of learning. Adds good amount of working knowledge with NLP tools; definitely not covers everything but more than what I expected.
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
