课程信息

学生职业成果

29%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

32%

通过此课程获得实实在在的工作福利
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 4 门课程(共 5 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为29 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • Understand how text is handled in Python

  • Apply basic natural language processing methods

  • Write code that groups documents by topic

  • Describe the nltk framework for manipulating text

您将获得的技能

Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing

学生职业成果

29%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

32%

通过此课程获得实实在在的工作福利
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 4 门课程(共 5 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为29 小时
英语(English)

提供方

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密歇根大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up92%(5,948 个评分)Info
1

1

完成时间为 9 小时

Module 1: Working with Text in Python

完成时间为 9 小时
5 个视频 (总计 56 分钟), 4 个阅读材料, 3 个测验
2

2

完成时间为 7 小时

Module 2: Basic Natural Language Processing

完成时间为 7 小时
3 个视频 (总计 36 分钟)
3

3

完成时间为 7 小时

Module 3: Classification of Text

完成时间为 7 小时
7 个视频 (总计 94 分钟)
4

4

完成时间为 6 小时

Module 4: Topic Modeling

完成时间为 6 小时
4 个视频 (总计 58 分钟), 3 个阅读材料, 3 个测验

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