Acerca de este Curso

120,328 vistas recientes

Learner Career Outcomes

32%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

34%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

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. 17 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Qué aprenderás

  • Check
    Apply basic natural language processing methods
  • Check
    Describe the nltk framework for manipulating text
  • Check
    Understand how text is handled in Python
  • Check
    Write code that groups documents by topic

Habilidades que obtendrás

Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing

Learner Career Outcomes

32%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

34%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

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. 17 horas para completar

Sugerido: 9 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up92%(3,831 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
4.2
435 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Applied Text Mining in Python

por GKMay 4th 2019

Lectures are very good with a perfect explanation. More than lectures I liked the assignment questions. They are worth doing. You will get to know the basic foundation of text mining. :-)

por CBSep 20th 2017

Excellent course! Video lectures are high quality, with realistic problems and applications. Exercises are reasonably challenging, and all quite fun to do! Strongly recommend this course

Instructor

Calificación del instructor4.18/5 (34 calificaciones)Info
Imagen del instructor, V. G. Vinod Vydiswaran

V. G. Vinod Vydiswaran 

Assistant Professor
School of Information
66,630 alumnos
1 curso

ofrecido por

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Universidad de Míchigan

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

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • 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.

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