This course will cover the major techniques for mining and analyzing text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making, with an emphasis on statistical approaches that can be generally applied to arbitrary text data in any natural language with no or minimum human effort.
oferecido por
Programa de cursos integrados Mineração de dadosData Mining Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-ChampaignInformações sobre o curso
35,505 visualizações recentes
Resultados de carreira do aprendiz
30%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
12%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 3 de 6 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 33 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
Habilidades que você terá
Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis
Resultados de carreira do aprendiz
30%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
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consegui um benefício significativo de carreira com este curso
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recebi um aumento ou promoção
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100% on-line
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Curso 3 de 6 no
Prazos flexíveis
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Aprox. 33 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
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Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
Orientation
You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.
2 horas para concluir
2 vídeos (Total 15 mín.), 5 leituras, 2 testes
5 leituras
Welcome to Text Mining and Analytics!10min
Syllabus15min
About the Discussion Forums15min
Updating your Profile10min
Social Media10min
2 exercícios práticos
Orientation Quiz15min
Pre-Quiz30min
4 horas para concluir
Week 1
During this module, you will learn the overall course design, an overview of natural language processing techniques and text representation, which are the foundation for all kinds of text-mining applications, and word association mining with a particular focus on mining one of the two basic forms of word associations (i.e., paradigmatic relations).
4 horas para concluir
9 vídeos (Total 109 mín.), 1 leitura, 2 testes
9 videos
1.2 Overview Text Mining and Analytics: Part 211min
1.3 Natural Language Content Analysis: Part 112min
1.4 Natural Language Content Analysis: Part 24min
1.5 Text Representation: Part 110min
1.6 Text Representation: Part 29min
1.7 Word Association Mining and Analysis15min
1.8 Paradigmatic Relation Discovery Part 114min
1.9 Paradigmatic Relation Discovery Part 217min
1 leituras
Week 1 Overview10min
2 exercícios práticos
Week 1 Practice Quiz1h
Week 1 Quiz1h
4 horas para concluir
Week 2
During this module, you will learn more about word association mining with a particular focus on mining the other basic form of word association (i.e., syntagmatic relations), and start learning topic analysis with a focus on techniques for mining one topic from text.
4 horas para concluir
10 vídeos (Total 116 mín.), 1 leitura, 2 testes
10 videos
2.2 Syntagmatic Relation Discovery: Conditional Entropy11min
2.3 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 113min
2.4 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 29min
2.5 Topic Mining and Analysis: Motivation and Task Definition7min
2.6 Topic Mining and Analysis: Term as Topic11min
2.7 Topic Mining and Analysis: Probabilistic Topic Models14min
2.8 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 110min
2.9 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 213min
2.10 Probabilistic Topic Models: Mining One Topic12min
1 leituras
Week 2 Overview10min
2 exercícios práticos
Week 2 Practice Quiz1h
Week 2 Quiz1h
10 horas para concluir
Week 3
During this module, you will learn topic analysis in depth, including mixture models and how they work, Expectation-Maximization (EM) algorithm and how it can be used to estimate parameters of a mixture model, the basic topic model, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), and how Latent Dirichlet Allocation (LDA) extends PLSA.
10 horas para concluir
10 vídeos (Total 103 mín.), 2 leituras, 3 testes
10 videos
3.2 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 110min
3.3 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 28min
3.4 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 111min
3.5 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 210min
3.6 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 36min
3.7 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 110min
3.8 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 210min
3.9 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 110min
3.10 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 212min
2 leituras
Week 3 Overview10min
Programming Assignments Overview10min
2 exercícios práticos
Week 3 Practice Quiz1h
Quiz: Week 3 Quiz1h
5 horas para concluir
Week 4
During this module, you will learn text clustering, including the basic concepts, main clustering techniques, including probabilistic approaches and similarity-based approaches, and how to evaluate text clustering. You will also start learning text categorization, which is related to text clustering, but with pre-defined categories that can be viewed as pre-defining clusters.
5 horas para concluir
9 vídeos (Total 141 mín.), 1 leitura, 2 testes
9 videos
4.2 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 116min
4.3 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 28min
4.4 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 314min
4.5 Text Clustering: Similarity-based Approaches17min
4.6 Text Clustering: Evaluation10min
4.7 Text Categorization: Motivation14min
4.8 Text Categorization: Methods11min
4.9 Text Categorization: Generative Probabilistic Models31min
1 leituras
Week 4 Overview10min
2 exercícios práticos
Week 4 Practice Quiz1h
Week 4 Quiz1h
Avaliações
Principais avaliações do MINERAÇÃO DE TEXTO E ANÁLISE ESTATÍSTICA
por JH9 de Fev de 2017
Excellent course, the pipeline they propose to help you understand text mining is quite helpful. It has an important introduction to the most key concepts and techniques for text mining and analytics.
por DC24 de Mar de 2018
The content of Text Mining and Analytics is very comprehensive and deep. More practise about how formula works would be better. Quiz could be not tough to be completed after attending every lectures.
por AC11 de Fev de 2017
This is a very good course. I think it provides a very good foundation of text mining and analytics like PLSA and LDA. More advanced research discussed in the last lecture is also very interesting.
por JS6 de Jun de 2017
The content was very useful, and the preparation of the course denoted much care and preparation by the teacher. I would love to see some modern topics like word embeddings covered in the course!
Sobre Programa de cursos integrados Mineração de dadosData Mining
The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
- o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
- Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
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.
Is financial aid available?
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 .
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
