课程信息

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学生职业成果

30%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

38%

通过此课程获得实实在在的工作福利

12%

加薪或升职

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 1 门课程(共 1 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

完成时间大约为33 小时

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语

您将获得的技能

Data Clustering AlgorithmsText MiningProbabilistic ModelsSentiment Analysis

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英语(English)

字幕:英语(English), 韩语

提供方

伊利诺伊大学香槟分校 徽标

伊利诺伊大学香槟分校

立即开始攻读硕士学位

此 课程 隶属于 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在线 Master in Computer Science。如果您被录取参加全部课程,您的课程将计入您的学位学习进程。

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up91%(2,452 个评分)Info
1

1

完成时间为 2 小时

Orientation

完成时间为 2 小时
2 个视频 (总计 15 分钟), 5 个阅读材料, 2 个测验
2 个视频
Course Prerequisites & Completion6分钟
5 个阅读材料
Welcome to Text Mining and Analytics!10分钟
Syllabus15分钟
About the Discussion Forums15分钟
Updating your Profile10分钟
Social Media10分钟
2 个练习
Orientation Quiz15分钟
Pre-Quiz26分钟
完成时间为 4 小时

Week 1

完成时间为 4 小时
9 个视频 (总计 109 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
9 个视频
1.2 Overview Text Mining and Analytics: Part 211分钟
1.3 Natural Language Content Analysis: Part 112分钟
1.4 Natural Language Content Analysis: Part 24分钟
1.5 Text Representation: Part 110分钟
1.6 Text Representation: Part 29分钟
1.7 Word Association Mining and Analysis15分钟
1.8 Paradigmatic Relation Discovery Part 114分钟
1.9 Paradigmatic Relation Discovery Part 217分钟
1 个阅读材料
Week 1 Overview10分钟
2 个练习
Week 1 Practice Quiz1小时
Week 1 Quiz1小时
2

2

完成时间为 4 小时

Week 2

完成时间为 4 小时
10 个视频 (总计 116 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
10 个视频
2.2 Syntagmatic Relation Discovery: Conditional Entropy11分钟
2.3 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 113分钟
2.4 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 29分钟
2.5 Topic Mining and Analysis: Motivation and Task Definition7分钟
2.6 Topic Mining and Analysis: Term as Topic11分钟
2.7 Topic Mining and Analysis: Probabilistic Topic Models14分钟
2.8 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 110分钟
2.9 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 213分钟
2.10 Probabilistic Topic Models: Mining One Topic12分钟
1 个阅读材料
Week 2 Overview10分钟
2 个练习
Week 2 Practice Quiz1小时
Week 2 Quiz1小时
3

3

完成时间为 10 小时

Week 3

完成时间为 10 小时
10 个视频 (总计 103 分钟), 2 个阅读材料, 3 个测验
10 个视频
3.2 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 110分钟
3.3 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 28分钟
3.4 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 111分钟
3.5 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 210分钟
3.6 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 36分钟
3.7 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 110分钟
3.8 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 210分钟
3.9 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 110分钟
3.10 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 212分钟
2 个阅读材料
Week 3 Overview10分钟
Programming Assignments Overview10分钟
2 个练习
Week 3 Practice Quiz1小时
Quiz: Week 3 Quiz1小时
4

4

完成时间为 5 小时

Week 4

完成时间为 5 小时
9 个视频 (总计 141 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
9 个视频
4.2 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 116分钟
4.3 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 28分钟
4.4 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 314分钟
4.5 Text Clustering: Similarity-based Approaches17分钟
4.6 Text Clustering: Evaluation10分钟
4.7 Text Categorization: Motivation14分钟
4.8 Text Categorization: Methods11分钟
4.9 Text Categorization: Generative Probabilistic Models31分钟
1 个阅读材料
Week 4 Overview10分钟
2 个练习
Week 4 Practice Quiz1小时
Week 4 Quiz1小时

关于 数据挖掘 专项课程

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....
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