Hands-on, текст для анализа и обработки естественного языка (NLP) и Обучение, data science Приложения.
то, что вы узнаете
Студентам быть в состоянии Прочитать Данные из различных Источников, включая Базы данных
Basic webscraping извлечения текста и таблиц с Данными из HTML Страниц,
Social media анализ Facebook и Twitter -
- Фрагмент о том, Как твиты и сообщения
Тексты, Анализировать Данные Эмоции,
Анализ Эмоций и ощущений
внедрение методов Обработки естественного Языка (НЛП), в различные Типы Данных text,
Требования
, Должен быть Опыт работы с R и RStudio
Опыт работы с Статистики и машинного обучения Методы получения Прибыли,
, Должно иметь Интерес в обучении-практический текст для анализа и обработки естественного языка (НЛП)
, Должно иметь Интерес в результате этого Знания, социальные медиа и текстовых Данных
Description
Хотят Преимущество посредством Выбора нового Знания Социальных Медиа?
Хотят использовать возможности Структурирования Текста и Социальных средств Массовой информации для Прогнозирования Тенденций?
В течение последних десяти Лет произошел взрыв на Сайтах социальных сетей, а теперь и на таких Сайтах, как Facebook и Twitter, чтобы ничего, Обмена Информацией для Распространения Новостей. Социальные медиа, собирает и устанавливает тенденции. Интеллектуальный анализ неструктурированной текстовой информации и социальных сетях-это Последний рубеж machine learning и data science.
УЧИТЬСЯ НА ЭКСПЕРТА DATA SCIENTIST С +5-ЛЕТНИЙ ОПЫТ работы с:
меня зовут Минерва, Сингх и я-Университет Оксфорд PR (География и экология), чтобы закончить. Я совершил Диссертации в Кембриджском Университете (Тропической Экологии и Охраны природы). У меня есть несколько Лет Опыта работы в Анализе реальной жизни Данные из различных Источников с помощью data science, Связанные с Методами и Развития международных Публикаций в специализированных Журналах. В Отличие от других Курсов, которые Сосредоточены на Теории и устаревшие Методы, в этом Курсе вы изучите практические Приемы, чтобы использовать возможности текста, Данных и средства массовой информации и создавать сложные Модели прогнозирования. Мы разрабатываем веб-захват изображений, текста для анализа и обработки естественного языка, в сочетании с анализа социальных сетей, таких как Twitter и Facebook для текстовых Данных. Кроме того, научиться, как в интервью, Анализа данных и machine learning-Технических выиграть ценные Знания текста и Данных социальных сетей .
ПРИНИМАТЬ ДАННЫЕ НАУКИ КАРЬЕРУ на более высокий УРОВЕНЬ В
станьте ЭКСПЕРТОМ В ТЕКСТЕ, АНАЛИЗА и ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА :
на Мой Курс поможет Тебе в реализации Методов на основе фактических Данных, полученных из различных Источников. Много Курсов сделал Использование Данных, пока не обучать Студентов, чтобы применить, R, основанный на data science в реальной жизни. После завершения этого Курса, вы можете легко использовать Пакеты, как козырек, dplyr работать с реальными Данными. вы также узнаете, популярные медиа-форматы социальных добычи и обработки естественного языка Пакеты Выводы на основе Данных из текста. Я собираюсь представить некоторые очень практические примеры, как определить ключевые Слова в тексте и Предсказания Фильм Чувства, с системой Комментариев. Вы также можете извлечь из твитов, связанных с Темами Тенденции и проанализировать исходные Чувства и идентификации Тематика, с Скрытым назначения Dirichlet. С помощью этого Мощного, конечно, мы знаем, что всем: Извлечение Данных и текста с веб-Страниц для загрузки Данных из социальных сетей, веб-сайты и Выполнить Анализ Использования Просмотр, Статистика, машинное обучение, deep learning!
Главная " Анализ Данных для собственных Проектов, что Свои Навыки и произвести Впечатление на Своих потенциальных Работодателей через Примеры Их data science Проектов.
ВОТ то, ЧТО вы собираетесь ПОЛУЧИТЬ:
Структур данных, и для Чтения в R, в том числе CSV, Excel, JSON, HTML.
Веб-Выскабливание с R
Извлечение текстовых Данных из Twitter и Facebook с помощью Api
Экстракта и очистки Данных приложения FourSquare
Обзор Данных-Анализ данных Текст
Common Обработки Естественного Языка, таких как Метод Анализа эмоций, и Тема Моделирования
в Практике machine-learning, такие как Методы классификации, регрессии и Классификации, текстовые Данные
Network analysis
в связи с Его недавно приобретенные Навыки и практика текста Анализ Распределения
потратить немного Времени, чтобы, что некоторые теоретические Понятия. Тем не менее, Большинство Курсов ориентированы на Применение различных Методов, что на реальных Данных и интерпретации Результатов.
После каждого видео вы узнаете, как новая Концепция или метод, которые вы можете применить для Своих Проектов.
Все Данные и код Курса, которые доступны бесплатно и вы можете использовать его как хотите. У вас также есть Доступ к дополнительным занятиям, которые Добавляются БЕСПЛАТНАЯ в Будущем.
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К НАМ НА КУРС УЖЕ СЕЙЧАС!
Для кого этот Курс:
для Людей, которые хотят узнать, практика текст для анализа и обработки естественного языка
Люди, Опыт работы с RStudio
Людей, которые имеют Опыт в Реализации Методов машинного обучения R
Люди, которые ранее зарегистрировались для моего Анализа:Интеллектуального анализа Данных и Обработки Естественного Языка Курс
Людей, которые сформулированы Выводы на основе Текста и Данных социальных сетей,

DOWNLOAD
uploadgig


nitroflare


rapidgator


turbobit

---