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 : V. G. Vinod Vydiswaran
150 534 déjà inscrits
Inclus avec 
(3,812 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 : Programmation en Python
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Apprentissage Humain
Détails à connaître
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7 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
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4 vidéos2 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
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7 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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4 vidéos4 lectures2 devoirs1 devoir de programmation
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Préparer un diplôme
Le fait de suivre ce cours proposé par University of Michigan vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.
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Avis des étudiants
3 812 avis
- 5 stars
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3,51 %
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Révisé le 23 juin 2020
Everything was awesome, assignment 2 was my favorite in a long while in this specialization series. Week 4 was a little weak, and felt rushed. Overall, I enjoyed this course 4 of the 5.
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.
Révisé le 20 sept. 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
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