Ce cours présente à l'apprenant les bases du text mining et de la manipulation de texte. Le cours commence par une compréhension de la façon dont le texte est traité par Python, la structure du texte à la fois pour la machine et pour l'homme, et une vue d'ensemble du cadre nltk pour la manipulation du texte. La deuxième semaine se concentre sur les besoins de manipulation courants, y compris les expressions régulières (recherche de texte), le nettoyage du texte et la préparation du texte pour son utilisation par des processus d'apprentissage automatique. La troisième semaine est consacrée à l'application des méthodes de base du traitement du langage naturel au texte et à la démonstration de la classification du texte. La dernière semaine explorera des méthodes plus avancées pour détecter les sujets dans les documents et les regrouper par similarité (modélisation des sujets).
Text Mining appliqué en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
Instructeur : VG Vinod Vydiswaran
151 920 déjà inscrits
Inclus avec 
(3,818 avis)
Ce que vous apprendrez
Comprendre comment le texte est traité en Python
Appliquer les méthodes de base du traitement du langage naturel
Écrire un code qui regroupe les documents par thème
Décrire le cadre nltk pour la manipulation de texte
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Données non structurées
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Détails à connaître
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7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
Inclus
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4 vidéos2 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
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Statut : Essai gratuitUniversity of Illinois Urbana-Champaign
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
Statut : PrévisualisationYonsei University
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Avis des étudiants
3 818 avis
- 5 stars
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Révisé le 20 juil. 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.
Révisé le 20 avr. 2020
Nice experience..Thanks to Resp.Professor for clear the concepts so deeply and enhancing the knowledge in right path..Niceever and helpful course..Thanks to team & university..
Révisé le 11 août 2018
Passionate instructor and a great primer on how software can infer useful data from text. Gives a preliminary understanding on the algorithms used in scikit learn and nltk.
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