Dieser Kurs führt den Lernenden in die Grundlagen des Textmining und der Textmanipulation ein. Der Kurs beginnt mit einem Verständnis dafür, wie Text von Python gehandhabt wird, der Struktur von Text sowohl für die Maschine als auch für den Menschen und einem Überblick über das nltk-Framework zur Textmanipulation. In der zweiten Woche liegt der Schwerpunkt auf häufigen Manipulationsanforderungen, einschließlich regulärer Ausdrücke (Suche nach Text), Bereinigung von Text und Vorbereitung von Text für die Verwendung durch maschinelle Lernprozesse. In der dritten Woche werden grundlegende Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung auf Text angewandt und es wird demonstriert, wie eine Textklassifizierung durchgeführt wird. In der letzten Woche werden fortgeschrittenere Methoden zur Erkennung von Themen in Dokumenten und deren Gruppierung nach Ähnlichkeit (Themenmodellierung) erforscht.

Angewandtes Text Mining in Python

Angewandtes Text Mining in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“

Dozent: VG Vinod Vydiswaran
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Was Sie lernen werden
Verstehen, wie Text in Python behandelt wird
Anwendung grundlegender Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung
Code schreiben, der Dokumente nach Thema gruppiert
Beschreiben Sie das nltk-Framework für die Bearbeitung von Text
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Modell Ausbildung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Python-Programmierung
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7 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

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Geprüft am 19. Apr. 2020
Nice experience..Thanks to Resp.Professor for clear the concepts so deeply and enhancing the knowledge in right path..Niceever and helpful course..Thanks to team & university..
Geprüft am 10. Aug. 2018
Passionate instructor and a great primer on how software can infer useful data from text. Gives a preliminary understanding on the algorithms used in scikit learn and nltk.
Geprüft am 12. Jan. 2020
The course content and the assignments are good. Some descriptions of the assignment questions are ambiguous. The discussion forum is helpful in clarify those issues.
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