By the end of this course, learners will be able to explain core Natural Language Processing (NLP) concepts, preprocess and normalize textual data, extract meaningful features, and apply machine learning algorithms to solve real-world language-based problems.
Apply Natural Language Processing Techniques in Python
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niveau Débutant
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Explain core NLP concepts and preprocess text using tokenization, normalization, stemming, and lemmatization.
Extract meaningful textual features and prepare data for machine learning models.
Apply NLP techniques and ML algorithms to solve real-world language-based problems.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Transformation
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
janvier 2026
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces the fundamental concepts of Natural Language Processing (NLP), covering the nature of human language data, core NLP terminology, essential preprocessing techniques, and the setup of an NLP development environment to support practical experimentation.
Inclus
6 vidéos3 devoirs
This module focuses on advanced text preprocessing workflows, including tokenization, stopword removal, stemming, and lemmatization, and concludes with the integration of machine learning algorithms for building effective NLP models.
Inclus
6 vidéos3 devoirs
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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