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).
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Прикладная наука о данных с Python'
от партнера
Специализация Прикладная наука о данных с PythonМичиганский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 281,011
Карьерные результаты учащихся
32%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
34%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 26 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский
Чему вы научитесь
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
Приобретаемые навыки
Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing
Карьерные результаты учащихся
32%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
34%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 26 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский
от партнера
Мичиганский университет
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.
Программа курса: что вы изучите
8 ч. на завершение
Module 1: Working with Text in Python
8 ч. на завершение
5 видео ((всего 56 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
5 видео
Handling Text in Python18мин
Regular Expressions16мин
Demonstration: Regex with Pandas and Named Groups5мин
Internationalization and Issues with Non-ASCII Characters12мин
4 материала для самостоятельного изучения
Course Syllabus10мин
Help us learn more about you!10мин
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10мин
Resources: Common issues with free text10мин
2 практических упражнения
Practice Quiz8мин
Module 1 Quiz12мин
6 ч. на завершение
Module 2: Basic Natural Language Processing
6 ч. на завершение
3 видео ((всего 36 мин.))
3 видео
Basic NLP tasks with NLTK16мин
Advanced NLP tasks with NLTK16мин
2 практических упражнения
Practice Quiz4мин
Module 2 Quiz10мин
7 ч. на завершение
Module 3: Classification of Text
7 ч. на завершение
7 видео ((всего 94 мин.))
7 видео
Text Classification12мин
Identifying Features from Text8мин
Naive Bayes Classifiers19мин
Naive Bayes Variations4мин
Support Vector Machines24мин
Learning Text Classifiers in Python15мин
Demonstration: Case Study - Sentiment Analysis9мин
1 практическое упражнение
Module 3 Quiz14мин
6 ч. на завершение
Module 4: Topic Modeling
6 ч. на завершение
4 видео ((всего 58 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
4 видео
Topic Modeling8мин
Generative Models and LDA13мин
Information Extraction18мин
2 материала для самостоятельного изучения
Additional Resources & Readings10мин
Post-Course Survey10мин
2 практических упражнения
Practice Quiz4мин
Module 4 Quiz10мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе APPLIED TEXT MINING IN PYTHON
от партнера RK19 июля 2019 г.
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.
от партнера CC26 авг. 2017 г.
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!
от партнера JS22 авг. 2017 г.
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).
от партнера LC16 февр. 2018 г.
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.
Специализация Прикладная наука о данных с Python: общие сведения
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
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.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
