Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 20 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 20 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

Orientation

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-Quiz26min
4 horas para concluir

Week 1

9 vídeos (Total 109 mín.), 1 leitura, 2 testes
9 videos
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
4 horas para concluir

Week 2

10 vídeos (Total 116 mín.), 1 leitura, 2 testes
10 videos
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
10 horas para concluir

Week 3

10 vídeos (Total 103 mín.), 2 leituras, 3 testes
10 videos
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
5 horas para concluir

Week 4

9 vídeos (Total 141 mín.), 1 leitura, 2 testes
9 videos
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
4.4
102 avaliaçõesChevron Right

38%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

45%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do Mineração de Texto e Análise Estatística

por JHFeb 10th 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 DCMar 25th 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.

Instrutores

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ChengXiang Zhai

Professor
Department of Computer Science

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.

Sobre 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. ...

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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.