Dieser Kurs führt den Lernenden in die Grundlagen des Textmining und der Textmanipulation ein. Der Kurs beginnt mit einem Verständnis dafür, wie Text von Python gehandhabt wird, der Struktur von Text sowohl für die Maschine als auch für den Menschen und einem Überblick über das nltk-Framework zur Textmanipulation. In der zweiten Woche liegt der Schwerpunkt auf häufigen Manipulationsanforderungen, einschließlich regulärer Ausdrücke (Suche nach Text), Bereinigung von Text und Vorbereitung von Text für die Verwendung durch maschinelle Lernprozesse. In der dritten Woche werden grundlegende Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung auf Text angewandt und es wird demonstriert, wie eine Textklassifizierung durchgeführt wird. In der letzten Woche werden fortgeschrittenere Methoden zur Erkennung von Themen in Dokumenten und deren Gruppierung nach Ähnlichkeit (Themenmodellierung) erforscht.
Angewandtes Text Mining in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Angewandte Datenwissenschaft mit Python
Dozent: VG Vinod Vydiswaran
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Was Sie lernen werden
Verstehen, wie Text in Python behandelt wird
Anwendung grundlegender Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung
Code schreiben, der Dokumente nach Thema gruppiert
Beschreiben Sie das nltk-Framework für die Bearbeitung von Text
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
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7 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
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5 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
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4 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
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7 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
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4 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 20. Juli 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.
Geprüft am 28. Dez. 2020
It is a great course with challenging assignments, I wish the syllabus is a little more deeper specially on the LDA part. But overall a good course that one can look for!
Geprüft am 2. Aug. 2019
Excellent course for someone like me who is ambitious and aspires to gain knowledge on new things. The videos can be made bit more elaborate, seems to be rushing towards the end.
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