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
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Text Mining appliqué en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation "Science des Données Appliquée avec Python"

Instructeur : VG Vinod Vydiswaran
155 466 déjà inscrits
Inclus avec
3,824 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 : Feature Engineering
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Unsupervised Learning
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Détails à connaître

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7 devoirs
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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

University of Michigan

University of Illinois Urbana-Champaign
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
54,79 %
- 4 stars
24,94 %
- 3 stars
12,18 %
- 2 stars
4,57 %
- 1 star
3,50 %
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Révisé le 16 févr. 2018
Love the focus on conceptual text processing and practical guides to implementation in python, but the assignment grader was extremely specific for no reason, especially the Week3 assignment.
Révisé le 3 mai 2019
Lectures are very good with a perfect explanation. More than lectures I liked the assignment questions. They are worth doing. You will get to know the basic foundation of text mining. :-)
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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