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
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oferecido por
Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com PythonUniversidade de MichiganInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 29 horas para completar
Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
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
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 29 horas para completar
Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
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
9 horas para concluir
Module 1: Working with Text in Python
9 horas para concluir
5 vídeos (Total 56 mín.), 4 leituras, 3 testes
7 horas para concluir
Module 2: Basic Natural Language Processing
7 horas para concluir
3 vídeos (Total 36 mín.)
7 horas para concluir
Module 3: Classification of Text
7 horas para concluir
7 vídeos (Total 94 mín.)
6 horas para concluir
Module 4: Topic Modeling
6 horas para concluir
4 vídeos (Total 58 mín.), 3 leituras, 3 testes
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 JR4 de Dez de 2020
Excellent course to get started with text mining and NLP with Python. The course goes over the most essential elements involved with dealing with free text. Definitely worth the time I spent on 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 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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
