Об этом курсе

Недавно просмотрено: 5,723

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)

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)

Преподаватели

Изображение преподавателя Min Song

Min Song 

Professor
Library & Information Technology
9,995 учащегося
1 курс

от партнера

Логотип Университет Ёнсе

Университет Ёнсе

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

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
Неделя
2

Неделя 2

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
Неделя
3

Неделя 3

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
Неделя
4

Неделя 4

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
4.0
Рецензии: 8Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Hands-on Text Mining and Analytics

автор: KAMay 31st 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.

Часто задаваемые вопросы

  • 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.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.