Ce cours présente à l'apprenant les bases du text mining et de la manipulation de texte. Le cours commence par une compréhension de la façon dont le texte est traité par Python, la structure du texte à la fois pour la machine et pour l'homme, et une vue d'ensemble du cadre nltk pour la manipulation du texte. La deuxième semaine se concentre sur les besoins de manipulation courants, y compris les expressions régulières (recherche de texte), le nettoyage du texte et la préparation du texte pour son utilisation par des processus d'apprentissage automatique. La troisième semaine est consacrée à l'application des méthodes de base du traitement du langage naturel au texte et à la démonstration de la classification du texte. La dernière semaine explorera des méthodes plus avancées pour détecter les sujets dans les documents et les regrouper par similarité (modélisation des sujets).
Text Mining appliqué en Python
Text Mining appliqué en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation "Science des Données Appliquée avec Python"
Instructeur : VG Vinod Vydiswaran
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Inclus avec En savoir plus
3,827 avis
Ce que vous apprendrez
Comprendre comment le texte est traité en Python
Appliquer les méthodes de base du traitement du langage naturel
Écrire un code qui regroupe les documents par thème
Décrire le cadre nltk pour la manipulation de texte
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Données non structurées
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Algorithmes de classification
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître
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7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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University of Michigan
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 étoiles
54,80 %
- 4 étoiles
24,92 %
- 3 étoiles
12,17 %
- 2 étoiles
4,57 %
- 1 étoile
3,52 %
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Révisé le 10 août 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.
Révisé le 12 janv. 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.
Révisé le 1 août 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.
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