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. Empowered by bringing lecture notes together with lab sessions based on the y-TextMiner toolkit developed for the class, learners will be able to develop interesting text mining applications.
от партнера
Университет Ёнсе
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 5,583
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
- Data Scientists
- Data Analysts
- Scientists
- Business Analysts
- Machine Learning Engineers
Программа курса: что вы изучите
Неделя
13 ч. на завершение
Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course
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
Неделя
23 ч. на завершение
Text Preprocessing
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
Неделя
33 ч. на завершение
Text Analysis Techniques
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
Неделя
43 ч. на завершение
Term Weighting and Document Classification
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
4.0
Рецензии: 8Лучшие отзывы о курсе Hands-on Text Mining and Analytics
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.
Преподаватели
Min Song
ProfessorLibrary & Information Technology
О Университет Ёнсе
Yonsei University was established in 1885 and is the oldest private university in Korea.
Yonsei’s main campus is situated minutes away from the economic, political, and cultural centers of Seoul’s metropolitan downtown. Yonsei has 3,500 eminent faculty members who are conducting cutting-edge research across all academic disciplines. There are 18 graduate schools, 22 colleges and 133 subsidiary institutions hosting a selective pool of students from around the world.
Yonsei is proud of its history and reputation as a leading institution of higher education and research in Asia.
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.