このコースについて
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次における6の3コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約19時間で修了

英語

字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

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シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Orientation

2件のビデオ (合計15分), 5 readings, 2 quizzes
2件のビデオ
Course Prerequisites & Completion6 分
5件の学習用教材
Welcome to Text Mining and Analytics!10 分
Syllabus15 分
About the Discussion Forums15 分
Updating your Profile10 分
Social Media10 分
2の練習問題
Orientation Quiz15 分
Pre-Quiz26 分
4時間で修了

Week 1

9件のビデオ (合計109分), 1 reading, 2 quizzes
9件のビデオ
1.2 Overview Text Mining and Analytics: Part 211 分
1.3 Natural Language Content Analysis: Part 112 分
1.4 Natural Language Content Analysis: Part 24 分
1.5 Text Representation: Part 110 分
1.6 Text Representation: Part 29 分
1.7 Word Association Mining and Analysis15 分
1.8 Paradigmatic Relation Discovery Part 114 分
1.9 Paradigmatic Relation Discovery Part 217 分
1件の学習用教材
Week 1 Overview10 分
2の練習問題
Week 1 Practice Quiz1 時間
Week 1 Quiz1 時間
2
4時間で修了

Week 2

10件のビデオ (合計116分), 1 reading, 2 quizzes
10件のビデオ
2.2 Syntagmatic Relation Discovery: Conditional Entropy11 分
2.3 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 113 分
2.4 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 29 分
2.5 Topic Mining and Analysis: Motivation and Task Definition7 分
2.6 Topic Mining and Analysis: Term as Topic11 分
2.7 Topic Mining and Analysis: Probabilistic Topic Models14 分
2.8 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 110 分
2.9 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 213 分
2.10 Probabilistic Topic Models: Mining One Topic12 分
1件の学習用教材
Week 2 Overview10 分
2の練習問題
Week 2 Practice Quiz1 時間
Week 2 Quiz1 時間
3
10時間で修了

Week 3

10件のビデオ (合計103分), 2 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
3.2 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 110 分
3.3 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 28 分
3.4 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 111 分
3.5 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 210 分
3.6 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 36 分
3.7 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 110 分
3.8 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 210 分
3.9 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 110 分
3.10 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 212 分
2件の学習用教材
Week 3 Overview10 分
Programming Assignments Overview10 分
2の練習問題
Week 3 Practice Quiz1 時間
Quiz: Week 3 Quiz1 時間
4
5時間で修了

Week 4

9件のビデオ (合計141分), 1 reading, 2 quizzes
9件のビデオ
4.2 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 116 分
4.3 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 28 分
4.4 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 314 分
4.5 Text Clustering: Similarity-based Approaches17 分
4.6 Text Clustering: Evaluation10 分
4.7 Text Categorization: Motivation14 分
4.8 Text Categorization: Methods11 分
4.9 Text Categorization: Generative Probabilistic Models31 分
1件の学習用教材
Week 4 Overview10 分
2の練習問題
Week 4 Practice Quiz1 時間
Week 4 Quiz1 時間
4.4
104件のレビューChevron Right

30%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

12%

昇給や昇進につながった

Text Mining and Analytics からの人気レビュー

by JHFeb 10th 2017

Excellent course, the pipeline they propose to help you understand text mining is quite helpful. It has an important introduction to the most key concepts and techniques for text mining and analytics.

by DCMar 25th 2018

The content of Text Mining and Analytics is very comprehensive and deep. More practise about how formula works would be better. Quiz could be not tough to be completed after attending every lectures.

講師

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ChengXiang Zhai

Professor
Department of Computer Science

修士号の取得を目指しましょう

この コース は イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign) の100%オンラインの Master in Computer Science の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign)について

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

データマイニング 専門講座について

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
データマイニング

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。