This course will introduce the learner to text mining and text manipulation basics. The course begins with an understanding of how text is handled by python, the structure of text both to the machine and to humans, and an overview of the nltk framework for manipulating text. The second week focuses on common manipulation needs, including regular expressions (searching for text), cleaning text, and preparing text for use by machine learning processes. The third week will apply basic natural language processing methods to text, and demonstrate how text classification is accomplished. The final week will explore more advanced methods for detecting the topics in documents and grouping them by similarity (topic modelling).
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python
oferecido por
Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com PythonUniversidade de MichiganInformações sobre o curso
291,805 visualizações recentes
Resultados de carreira do aprendiz
32%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
34%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 26 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
O que você vai aprender
Understand how text is handled in Python
Apply basic natural language processing methods
Write code that groups documents by topic
Describe the nltk framework for manipulating text
Habilidades que você terá
Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing
Resultados de carreira do aprendiz
32%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
34%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 26 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
oferecido por
Universidade de Michigan
The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future.
Programa - O que você aprenderá com este curso
8 horas para concluir
Module 1: Working with Text in Python
8 horas para concluir
5 vídeos (Total 56 mín.), 4 leituras, 3 testes
5 videos
Handling Text in Python18min
Regular Expressions16min
Demonstration: Regex with Pandas and Named Groups5min
Internationalization and Issues with Non-ASCII Characters12min
4 leituras
Course Syllabus10min
Help us learn more about you!10min
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10min
Resources: Common issues with free text10min
2 exercícios práticos
Practice Quiz8min
Module 1 Quiz12min
6 horas para concluir
Module 2: Basic Natural Language Processing
6 horas para concluir
3 vídeos (Total 36 mín.)
3 videos
Basic NLP tasks with NLTK16min
Advanced NLP tasks with NLTK16min
2 exercícios práticos
Practice Quiz4min
Module 2 Quiz10min
7 horas para concluir
Module 3: Classification of Text
7 horas para concluir
7 vídeos (Total 94 mín.)
7 videos
Text Classification12min
Identifying Features from Text8min
Naive Bayes Classifiers19min
Naive Bayes Variations4min
Support Vector Machines24min
Learning Text Classifiers in Python15min
Demonstration: Case Study - Sentiment Analysis9min
1 exercício prático
Module 3 Quiz14min
6 horas para concluir
Module 4: Topic Modeling
6 horas para concluir
4 vídeos (Total 58 mín.), 2 leituras, 3 testes
4 videos
Topic Modeling8min
Generative Models and LDA13min
Information Extraction18min
2 leituras
Additional Resources & Readings10min
Post-Course Survey10min
2 exercícios práticos
Practice Quiz4min
Module 4 Quiz10min
Avaliações
Principais avaliações do APPLIED TEXT MINING IN PYTHON
por RK19 de Jul de 2019
Course is great except for the auto grader issues. Please look into the issue. I would like to take this opportunity and thank Prof V. G. Vinod Vydiswaran and all those who helped me to complete it.
por CC26 de Ago de 2017
Quite challenging but also quite a sense of accomplishment when you finish the course. I learned a lot and think this was the course I preferred of the entire specialization. I highly recommend it!
por JS22 de Ago de 2017
Very good course with very good material and teachers. I just missed some more practical examples to follow along the classes, and more further readings (specially for information extraction).
por LC16 de Fev de 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.
Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python
The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data.
Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Qual é a política de reembolso?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
