Bienvenue dans le cours Natural Language Processing and Capstone Assignment (Traitement du langage naturel et travail de fin d'études). Dans ce cours, nous commencerons par un Reconnaître comment les techniques techniques et les techniques commerciales peuvent être utilisées pour fournir des informations commerciales, des renseignements sur la concurrence et des sentiments des consommateurs. Le cours se termine par un travail de fin d'études dans lequel vous appliquerez un large éventail de ce qui a été couvert dans cette spécialisation.
Traitement du langage naturel et travail de fin d'études
Traitement du langage naturel et travail de fin d'études
Ce cours fait partie de Spécialisation Les fondamentaux de la science des données
Instructeur : Julie Pai
3 132 déjà inscrits
Inclus dans le site
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4.4
(36 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Applications du traitement du langage naturel
Les bases de l'analyse des médias sociaux
Tendances et possibilités futures dans le domaine de la science des données
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Évaluations
2 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue au module 1, Traitement du langage naturel I. Dans ce module, nous commencerons par une introduction à l'analyse de texte, ou traitement du langage naturel (NLP). Nous explorerons les nombreuses applications du NLP et discuterons de l'une des applications les plus populaires - l'analyse des sentiments.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion
Bienvenue dans le module 2, Traitement du langage naturel II. Dans ce module, nous poursuivrons notre exploration du traitement du langage naturel en passant en revue la modélisation des sujets et l'une des techniques de détection de sujets les plus efficaces actuellement utilisées - l'allocation de Dirichlet Latent (LDA). En outre, nous définirons plusieurs termes techniques et concepts couramment utilisés dans le domaine de l'exploration de textes.
Inclus
2 lectures1 devoir
Bienvenue au module 3, Passé, présent et futur de la science des données I. Dans ce module, nous fournirons une perspective historique de la terminologie appliquée à l'analyse des données, ainsi qu'une discussion prospective de plusieurs tendances clés émergeant dans la science des données. Nous explorerons également plusieurs outils de pointe qui facilitent et améliorent la science des données, y compris l'apprentissage profond, l'IA explicable et l'apprentissage automatique.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion
Bienvenue au module 4, Passé, présent et futur de la science des données II. Dans ce module, nous poursuivrons notre exploration des nouvelles pratiques en science des données et en modélisation prédictive, notamment les ensembles de modèles, les technologies des capteurs et l'IoT, l'analyse géospatiale et l'informatique en nuage. Nous conclurons ce programme par une activité visant à rassembler tout ce que vous avez appris dans ce programme pour élaborer un plan d'analyse des données.
Inclus
2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
3.2 (8 évaluations)Offert par
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