Hands-on Text Mining and Analytics

Université Yonsei

À propos de ce cours

6,082 consultations récentes

This course provides an unique opportunity for you to learn key components of text mining and analytics aided by the real world datasets and the text mining toolkit written in Java. Hands-on experience in core text mining techniques including text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling help learners be trained to be a competent data scientists. 
Empowered by bringing lecture notes together with lab sessions based on the y-TextMiner toolkit developed for the class, learners will be able to develop interesting text mining applications.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 13 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Chinois (simplifié), Russe, Anglais, Espagnol

Enseignant

Min Song

Professor

Library & Information Technology

12,227 étudiants

1 cours

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Niveau intermédiaire

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Offert par

Université Yonsei

Yonsei University was established in 1885 and is the oldest private university in Korea.

Yonsei’s main campus is situated minutes away from the economic, political, and cultural centers of Seoul’s metropolitan downtown. Yonsei has 3,500 eminent faculty members who are conducting cutting-edge research across all academic disciplines. There are 18 graduate schools, 22 colleges and 133 subsidiary institutions hosting a selective pool of students from around the world. Yonsei is proud of its history and reputation as a leading institution of higher education and research in Asia.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

2 heures pour terminer

Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course

2 heures pour terminer

4 vidéos (Total 53 min), 1 lecture, 1 quiz

4 vidéos

1.1 Description of the course including the objectives and outcomes14 min

1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9 min

1.3 How-to-do: workspace installation and setup15 min

1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13 min

1 lecture

What is Text Mining?10 min

Semaine

Semaine 2

2 heures pour terminer

Text Preprocessing

2 heures pour terminer

5 vidéos (Total 67 min), 1 lecture, 1 quiz

5 vidéos

2.1 Description of possible project ideas10 min

2.2 What is text mining?10 min

2.3 Description of preprocessing techniques11 min

2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20 min

2.5 How-to-do: N-Grams14 min

1 lecture

Text Preprocessing10 min

Semaine

Semaine 3

2 heures pour terminer

Text Analysis Techniques

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 62 min), 2 lectures, 1 quiz

6 vidéos

3.1 Description of stopword removal, stemming, and POS tagging12 min

3.2 Explanations of named entity recognition11 min

3.3 Explanations of dependency parsing8 min

3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14 min

3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6 min

3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9 min

2 lectures

Stemming and Lemmatization10 min

Named Entity Recognition10 min

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Term Weighting and Document Classification

2 heures pour terminer

5 vidéos (Total 52 min), 2 lectures, 1 quiz

5 vidéos

4.1 Explanations of TF*IDF9 min

4.2 Explanations of document classification11 min

4.3 Explanations of sentiment analysis9 min

4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10 min

4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11 min

2 lectures

Text Classification10 min

TF-IDF10 min

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Is financial aid available?
Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.

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