In this hands-on project, we will train a Naive Bayes classifier to predict sentiment from thousands of Twitter tweets. This project could be practically used by any company with social media presence to automatically predict customer's sentiment (i.e.: whether their customers are happy or not). The process could be done automatically without having humans manually review thousands of tweets and customer reviews.
NLP: Twitter Sentiment Analysis
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4.6
(374 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization
Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers
Train a Naive Bayes Classifier and assess its performance
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Unstructured Data
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Automation
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Social Media Analytics
- Kategorie: Text Mining
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Classification Algorithms
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Python Programming
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Import libraries and datasets
Perform Exploratory Data Analysis
Plot the word cloud
Perform data cleaning - removing punctuation
Perform data cleaning - remove stop words
Perform Count Vectorization (Tokenization)
Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization
Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers
Train a Naive Bayes Classifier
Assess trained model performance
Empfohlene Erfahrung
Basic python programming and mathematics.
4 Projektbilder
Dozent
Lehrkraftbewertungen
(21 Bewertungen)
38 Kurse122.511 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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1,87 %
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TP
Geprüft am 15. Sep. 2020
Awesome course. The instructor is awesome in explaining all the details very well
YP
Geprüft am 26. Sep. 2020
I would love to do more project under the guidance of the this professor.Each and every concept was clearly explained Thank You
SS
Geprüft am 22. Aug. 2020
This project is really useful and i enjoyed learning many new concepts from this project.
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Status: Kostenlos
Status: Kostenloser Testzeitraum
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