Об этом курсе

Недавно просмотрено: 63,852

Карьерные результаты учащихся

30%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 33 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Приобретаемые навыки

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

Карьерные результаты учащихся

30%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 33 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Преподаватели

от партнера

Логотип Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне

Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master in Computer Science' от партнера Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up91%(2,454 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Orientation

2 ч. на завершение
2 видео ((всего 15 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
2 видео
Course Prerequisites & Completion6мин
5 материала для самостоятельного изучения
Welcome to Text Mining and Analytics!10мин
Syllabus15мин
About the Discussion Forums15мин
Updating your Profile10мин
Social Media10мин
2 практического упражнения
Orientation Quiz15мин
Pre-Quiz26мин
4 ч. на завершение

Week 1

4 ч. на завершение
9 видео ((всего 109 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
1.2 Overview Text Mining and Analytics: Part 211мин
1.3 Natural Language Content Analysis: Part 112мин
1.4 Natural Language Content Analysis: Part 24мин
1.5 Text Representation: Part 110мин
1.6 Text Representation: Part 29мин
1.7 Word Association Mining and Analysis15мин
1.8 Paradigmatic Relation Discovery Part 114мин
1.9 Paradigmatic Relation Discovery Part 217мин
1 материал для самостоятельного изучения
Week 1 Overview10мин
2 практического упражнения
Week 1 Practice Quiz
Week 1 Quiz
Неделя
2

Неделя 2

4 ч. на завершение

Week 2

4 ч. на завершение
10 видео ((всего 116 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
2.2 Syntagmatic Relation Discovery: Conditional Entropy11мин
2.3 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 113мин
2.4 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 29мин
2.5 Topic Mining and Analysis: Motivation and Task Definition7мин
2.6 Topic Mining and Analysis: Term as Topic11мин
2.7 Topic Mining and Analysis: Probabilistic Topic Models14мин
2.8 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 110мин
2.9 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 213мин
2.10 Probabilistic Topic Models: Mining One Topic12мин
1 материал для самостоятельного изучения
Week 2 Overview10мин
2 практического упражнения
Week 2 Practice Quiz
Week 2 Quiz
Неделя
3

Неделя 3

10 ч. на завершение

Week 3

10 ч. на завершение
10 видео ((всего 103 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
10 видео
3.2 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 110мин
3.3 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 28мин
3.4 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 111мин
3.5 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 210мин
3.6 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 36мин
3.7 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 110мин
3.8 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 210мин
3.9 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 110мин
3.10 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 212мин
2 материала для самостоятельного изучения
Week 3 Overview10мин
Programming Assignments Overview10мин
2 практического упражнения
Week 3 Practice Quiz
Quiz: Week 3 Quiz
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Week 4

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 141 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
4.2 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 116мин
4.3 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 28мин
4.4 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 314мин
4.5 Text Clustering: Similarity-based Approaches17мин
4.6 Text Clustering: Evaluation10мин
4.7 Text Categorization: Motivation14мин
4.8 Text Categorization: Methods11мин
4.9 Text Categorization: Generative Probabilistic Models31мин
1 материал для самостоятельного изучения
Week 4 Overview10мин
2 практического упражнения
Week 4 Practice Quiz
Week 4 Quiz

Специализация Интеллектуальный анализ данных : общие сведения

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....
Интеллектуальный анализ данных

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.

  • 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.

  • 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.

  • 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

  • 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.