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
Zum Labor Day gibt es bei Coursera Plus Rabatte von über 70 $. Sparen Sie 3 Monate lang 40 %.
Angewandtes Text Mining in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“
Dozent: VG Vinod Vydiswaran
157.239 bereits angemeldet
Bei Mehr erfahren enthalten
3,827 Bewertungen
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: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Überwachtes Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent
Mehr von Datenanalyse entdecken
University of Michigan
University of Michigan
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 Sterne
54,80 %
- 4 Sterne
24,92 %
- 3 Sterne
12,17 %
- 2 Sterne
4,57 %
- 1 Stern
3,52 %
Zeigt 3 von 3827 an
Geprüft am 1. Aug. 2019
Excellent course for someone like me who is ambitious and aspires to gain knowledge on new things. The videos can be made bit more elaborate, seems to be rushing towards the end.
Geprüft am 27. Dez. 2020
It is a great course with challenging assignments, I wish the syllabus is a little more deeper specially on the LDA part. But overall a good course that one can look for!
Geprüft am 4. Dez. 2020
Excellent course to get started with text mining and NLP with Python. The course goes over the most essential elements involved with dealing with free text. Definitely worth the time I spent on it.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,