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NLP: Twitter Sentiment Analysis

Enseigné en Anglais

Ryan Ahmed

Instructeur : Ryan Ahmed

13 702 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Projet Guidé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Un apprentissage pratique
4.6

(357 avis)

Ce que vous apprendrez

  • Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization

  • Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers

  • Train a Naive Bayes Classifier and assess its performance

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Artificial Intelligence (AI)
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Natural Language Processing

Détails à connaître

Certificat partageable

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Projet Guidé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Un apprentissage pratique
4.6

(357 avis)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
Emplacement réservé

À propos de ce Projet Guidé

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Import libraries and datasets

  2. Perform Exploratory Data Analysis

  3. Plot the word cloud

  4. Perform data cleaning - removing punctuation

  5. Perform data cleaning - remove stop words

  6. Perform Count Vectorization (Tokenization)

  7. Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization

  8. Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers

  9. Train a Naive Bayes Classifier

  10. Assess trained model performance

Expérience recommandée

Basic python programming and mathematics.

4 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (21 évaluations)
Ryan Ahmed
Coursera Project Network
38 Cours81 291 apprenants

Offert par

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 357

4.6

357 avis

  • 5 stars

    70,86 %

  • 4 stars

    19,60 %

  • 3 stars

    5,60 %

  • 2 stars

    1,96 %

  • 1 star

    1,96 %

CK
5

Révisé le 7 août 2020

YP
5

Révisé le 26 sept. 2020

MM
5

Révisé le 19 août 2020

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Emplacement réservé

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