University of California, Irvine
Natürliche Sprachverarbeitung und Capstone Assignment
University of California, Irvine

Natürliche Sprachverarbeitung und Capstone Assignment

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Julie Pai

Dozent: Julie Pai

3.039 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.4

(33 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache

  • Grundlagen der Analyse sozialer Medien

  • Zukünftige Trends und Möglichkeiten in der Datenwissenschaft

Wichtige Details

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2 Quizzes

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Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden (ungefähr)
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Willkommen zu Modul 1, Natürliche Sprachverarbeitung I. In diesem Modul beginnen wir mit einer Einführung in die Textanalyse, oder natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Wir werden die zahlreichen Anwendungen von NLP erkunden und eine der beliebtesten Anwendungen diskutieren - die Stimmungsanalyse.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Diskussionsthema

Willkommen zu Modul 2, Natürliche Sprachverarbeitung II. In diesem Modul setzen wir unsere Erkundung der natürlichen Sprachverarbeitung mit einem Überblick über die Themenmodellierung und eine der effektivsten Techniken zur Themenerkennung fort, die derzeit verwendet wird - die Latent-Dirichlet-Zuordnung (LDA). Darüber hinaus werden wir verschiedene Fachbegriffe und Konzepte definieren, die im Text Mining häufig verwendet werden.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Quiz

Willkommen zu Modul 3, Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der Datenwissenschaft I. In diesem Modul werden wir einen historischen Überblick über die Terminologie der Datenanalyse geben und eine zukunftsorientierte Diskussion über mehrere wichtige Trends in der Datenwissenschaft führen. Darüber hinaus werden wir uns mit einigen führenden Ermöglichern und Verstärkern der Datenwissenschaft beschäftigen, darunter Deep Learning, erklärbare KI und automatisiertes maschinelles Lernen.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Diskussionsthema

Willkommen zu Modul 4, Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der Datenwissenschaft II. In diesem Modul setzen wir unsere Erkundung neuer Praktiken in der Datenwissenschaft und der prädiktiven Modellierung fort, einschließlich Modell-Ensembles, Sensortechnologien und IoT, Geodatenanalyse und Cloud Computing. Wir werden dieses Programm mit einer Aktivität abschließen, bei der Sie alles, was Sie in diesem Programm gelernt haben, zusammenführen und einen Plan für die Datenanalyse entwickeln.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Quiz1 peer review

Dozent

Lehrkraftbewertungen
3.2 (7 Bewertungen)
Julie Pai
University of California, Irvine
8 Kurse22.505 Lernende

von

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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