Informações sobre o curso

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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.

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

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.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 33 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

Instrutores

oferecido por

Logotipo de Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master in Computer Science da Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up91%(2,450 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Orientation

2 horas para concluir
2 vídeos (Total 15 mín.), 5 leituras, 2 testes
2 videos
Course Prerequisites & Completion6min
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-Quiz26min
4 horas para concluir

Week 1

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
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Week 2

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
Semana
3

Semana 3

10 horas para concluir

Week 3

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
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

Week 4

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

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. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
Mineração de dadosData Mining

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • 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.

  • 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.

  • 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.