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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(374 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Machine Learning
Détails à connaître

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Disponible uniquement sur ordinateur
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Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents

À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
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
Expérience recommandée
Basic python programming and mathematics.
4 images de projet
Instructeur

Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Avis des étudiants
374 avis
- 5 stars
70,85 %
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20,05 %
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5,34 %
- 2 stars
1,87 %
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1,87 %
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Révisé le 26 sept. 2020
I would love to do more project under the guidance of the this professor.Each and every concept was clearly explained Thank You
Révisé le 17 oct. 2020
Very Good Project Course. Learned many things in machine learning and python
Révisé le 30 août 2023
Ryan covered everything in topic so beautifully and explained in a very impressive way. THANKS
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.






