Welcome to Natural Language Processing and Capstone Assignment. In this course we will begin with an Recognize how technical and business techniques can be used to deliver business insight, competitive intelligence, and consumer sentiment. The course concludes with a capstone assignment in which you will apply a wide range of what has been covered in this specialization.
Natural Language Processing and Capstone Assignment
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Natural Language Processing and Capstone Assignment
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science Fundamentals
Instructeur : Julie Pai
3 165 déjà inscrits
Inclus avec 
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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 of natural language processing
Basics of social media analytics
Future trends and possibilities in data science
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
2 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science Fundamentals
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Il y a 4 modules dans ce cours
Welcome to Module 1, Natural Language Processing I. In this module we will begin with an introduction to text analytics, or natural language processing (NLP). We will explore the numerous applications of NLP and discuss one of the most popular applications - sentiment analysis.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion
Welcome to Module 2, Natural Language Processing II. In this module we will continue our exploration of natural language processing with a review of topic modeling and one of the most effective topic detection techniques currently in use - Latent Dirichlet allocation (LDA). In addition, we will define several technical terms and concepts commonly used in text mining.
Inclus
2 lectures1 devoir
Welcome to Module 3, Past, Present, and Future of Data Science I. In this module we will provide a historical perspective of the terminology applied to data analytics, as well as a forward-looking discussion of several key trends emerging in data science. We will also explore several leading-edge enablers and enhancers of data science, including deep learning, explainable AI, and automated machine learning.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion
Welcome to Module 4, Past, Present, and Future of Data Science II. In this module we will continue our exploration of new practices in data science and predictive modelling, including model ensembles, sensor technologies and IoT, geospatial analytics, and cloud computing. We will conclude this program with an activity to bring everything you’ve learned in this program together to develop a data analytics plan.
Inclus
2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
3.2 (8 évaluations)8 Cours23 399 apprenants
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Data Analysis
Georgia Institute of Technology
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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