Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

30%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

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

12%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
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.
Aprox. 33 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

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Instructor

ofrecido por

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Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

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Este curso es parte del Master in Computer Science completamente en línea de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Si eres aceptado en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up91%(2,486 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Orientation

2 horas para completar
2 videos (Total 15 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios
2 videos
Course Prerequisites & Completion6m
5 lecturas
Welcome to Text Mining and Analytics!10m
Syllabus15m
About the Discussion Forums15m
Updating your Profile10m
Social Media10m
2 ejercicios de práctica
Orientation Quiz15m
Pre-Quiz26m
4 horas para completar

Week 1

4 horas para completar
9 videos (Total 109 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
9 videos
1.2 Overview Text Mining and Analytics: Part 211m
1.3 Natural Language Content Analysis: Part 112m
1.4 Natural Language Content Analysis: Part 24m
1.5 Text Representation: Part 110m
1.6 Text Representation: Part 29m
1.7 Word Association Mining and Analysis15m
1.8 Paradigmatic Relation Discovery Part 114m
1.9 Paradigmatic Relation Discovery Part 217m
1 lectura
Week 1 Overview10m
2 ejercicios de práctica
Week 1 Practice Quiz1h
Week 1 Quiz1h
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Week 2

4 horas para completar
10 videos (Total 116 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
10 videos
2.2 Syntagmatic Relation Discovery: Conditional Entropy11m
2.3 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 113m
2.4 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 29m
2.5 Topic Mining and Analysis: Motivation and Task Definition7m
2.6 Topic Mining and Analysis: Term as Topic11m
2.7 Topic Mining and Analysis: Probabilistic Topic Models14m
2.8 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 110m
2.9 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 213m
2.10 Probabilistic Topic Models: Mining One Topic12m
1 lectura
Week 2 Overview10m
2 ejercicios de práctica
Week 2 Practice Quiz1h
Week 2 Quiz1h
Semana
3

Semana 3

10 horas para completar

Week 3

10 horas para completar
10 videos (Total 103 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
10 videos
3.2 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 110m
3.3 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 28m
3.4 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 111m
3.5 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 210m
3.6 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 36m
3.7 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 110m
3.8 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 210m
3.9 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 110m
3.10 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 212m
2 lecturas
Week 3 Overview10m
Programming Assignments Overview10m
2 ejercicios de práctica
Week 3 Practice Quiz1h
Quiz: Week 3 Quiz1h
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Week 4

5 horas para completar
9 videos (Total 141 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
9 videos
4.2 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 116m
4.3 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 28m
4.4 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 314m
4.5 Text Clustering: Similarity-based Approaches17m
4.6 Text Clustering: Evaluation10m
4.7 Text Categorization: Motivation14m
4.8 Text Categorization: Methods11m
4.9 Text Categorization: Generative Probabilistic Models31m
1 lectura
Week 4 Overview10m
2 ejercicios de práctica
Week 4 Practice Quiz1h
Week 4 Quiz1h

Revisiones

Principales revisiones sobre TEXT MINING AND ANALYTICS

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Acerca de Programa especializado: minería de datos

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
minería de datos

Preguntas Frecuentes

  • 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.
  • 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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