This course provides an unique opportunity for you to learn key components of text mining and analytics aided by the real world datasets and the text mining toolkit written in Java. Hands-on experience in core text mining techniques including text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling help learners be trained to be a competent data scientists.
от партнера
Hands-on Text Mining and Analytics
Университет Ёнсе
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 7,768
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 24 часа на выполнение
Предполагаемая нагрузка: 6 hours/week
Английский
Субтитры: Английский, Испанский, Китайский (упрощенное письмо)
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course
3 ч. на завершение
4 видео ((всего 53 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9мин
1.3 How-to-do: workspace installation and setup15мин
1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13мин
1 материал для самостоятельного изучения
What is Text Mining?10мин
3 ч. на завершение
Text Preprocessing
3 ч. на завершение
5 видео ((всего 67 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
2.2 What is text mining?10мин
2.3 Description of preprocessing techniques11мин
2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20мин
2.5 How-to-do: N-Grams14мин
1 материал для самостоятельного изучения
Text Preprocessing10мин
3 ч. на завершение
Text Analysis Techniques
3 ч. на завершение
6 видео ((всего 62 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
3.2 Explanations of named entity recognition11мин
3.3 Explanations of dependency parsing8мин
3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14мин
3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6мин
3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9мин
2 материала для самостоятельного изучения
Stemming and Lemmatization10мин
Named Entity Recognition10мин
3 ч. на завершение
Term Weighting and Document Classification
3 ч. на завершение
5 видео ((всего 52 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
4.2 Explanations of document classification11мин
4.3 Explanations of sentiment analysis9мин
4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10мин
4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11мин
2 материала для самостоятельного изучения
Text Classification10мин
TF-IDF10мин
Рецензии
4.0
Лучшие отзывы о курсе HANDS-ON TEXT MINING AND ANALYTICS
от партнера KAMay 30, 2017
Excellent theory and hands-on lab codes. It'd be great if you could also cover how-to in other relevant programming languages using R or Python.
от партнера
Университет Ёнсе
Yonsei University was established in 1885 and is the oldest private university in Korea.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. 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?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.