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 forma parte de Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con Python
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Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con PythonUniversidad de MíchiganAcerca de este Curso
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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio
Aprox. 25 horas para completar
Inglés (English)
Qué aprenderás
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 obtendrás
- Natural Language Toolkit (NLTK)
- Text Mining
- Python Programming
- Natural Language Processing
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Este curso es parte del Master of Applied Data Science completamente en línea de Universidad de Míchigan.
Si te aceptan en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título de grado.
Programa - Qué aprenderás en este curso
8 horas para completar
Module 1: Working with Text in Python
8 horas para completar
5 videos (Total 56 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
6 horas para completar
Module 2: Basic Natural Language Processing
6 horas para completar
4 videos (Total 45 minutos)
6 horas para completar
Module 3: Classification of Text
6 horas para completar
7 videos (Total 94 minutos)
5 horas para completar
Module 4: Topic Modeling
5 horas para completar
4 videos (Total 58 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
Reseñas
- 5 stars54,98 %
- 4 stars25,14 %
- 3 stars12,05 %
- 2 stars4,36 %
- 1 star3,45 %
Principales reseñas sobre APPLIED TEXT MINING IN PYTHON
por MA7 de sep. de 2018
Just enough theory and an comprehensive guide through regex, nltk and some features from gensim (LDA). Assignmets are very challenging and some nice utilities are developed.
por DL15 de mar. de 2021
La variedad de temas del curso lo hace un curso muy recomendable. El nivel de las tareas está de acuerdo a lo que se enseña. Muy recomendado como un primer acercamiento al tema.
por LC16 de feb. 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.
por CB19 de sep. de 2017
Excellent course! Video lectures are high quality, with realistic problems and applications. Exercises are reasonably challenging, and all quite fun to do! Strongly recommend this course
Acerca de Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con Python
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
