Tag: 感情分析

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-captsone-assignment こんにちは、皆さん！今日は、Coursera で提供されている「自然言語処理とキャップストーン課題」というコースについてお話ししたいと思います。このコースは、自然言語処理（NLP）の基礎を学ぶことができ、ビジネスインサイトや競争情報、Consumer Sentiments についての理解を深めるのに役立ちます。 ### コースの概要 このコースは、モジュール形式で進行します。最初のモジュールでは、テキスト分析や NLP の基本について学び、感情分析の人気のある応用について探ります。次のモジュールでは、トピックモデリングや、Latent Dirichlet Allocation（LDA）というトピック検出技術についての詳細が説明されます。 さらに、データサイエンスの過去、現在、未来についてのモジュールがあり、データ分析の用語や新たなトレンドについての知識を深めることができます。これらの知識を総合して、最終的にデータ分析計画を立案する活動も行います。 ### おすすめポイント このコースは、NLP に興味がある方はもちろん、ビジネスやデータ分析のスキルを向上させたい方にも最適です。特にキャップストーン課題では、これまでに学んだ内容を実践で活かすことができるため、非常に貴重な経験となるでしょう。 また、オンラインコースでありながら柔軟に学べる点も嬉しいポイントです。どのモジュールも具体例が豊富で、実用性が高い内容になっています。 ### 結論 「自然言語処理とキャップストーン課題」コースは、NLP に関心がある全ての方に強くおすすめします。実践的なスキルを身に付けるチャンスをぜひ逃さないでください！これからのデータサイエンスの世界でのスキルアップに、きっと役立つでしょう。 最後までお読みいただき、ありがとうございました！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-captsone-assignment

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/text-mining コースの概要 Courseraの「テキストマイニングと分析」は、テキストデータを採掘し、分析するための主要な技術をカバーしています。このコースでは、興味深いパターンを発見し、有用な知識を抽出し、意思決定を支援するための統計的アプローチに重点が置かれています。さまざまな自然言語のテキストデータに適用可能な技術を学び、人間の手を介さずに行える最小限の努力で分析を行う方法が紹介されます。 シラバスの詳細 コースは6つのモジュールで構成されており、ここではそれぞれの内容を紹介します： オリエンテーション：コースやクラスメート、学習環境を知ることができます。 第1週：自然言語処理技術とテキスト表現の概要を学び、単語の関連性をマイニングします。 第2週：単語の関連性マイニングのさらなる深堀りを行い、トピック分析について学びます。 第3週：トピック分析の深掘り。混合モデルや期待最大化法（EMアルゴリズム）を学びます。 第4週：テキストクラスタリングとその評価方法を学びます。 第5週：テキスト分類と感情分析、意見マイニングのさまざまな手法を学びます。 第6週：Latent Aspect Rating Analysis（LARA）について学び、テキストと非テキストデータの共同マイニング手法も探ります。 学びのポイント このコースの最大の魅力は、理論と実践がバランスよく組み合わさった点にあります。自然言語処理技術の基礎から高度なトピック分析や感情分析まで幅広く学習でき、自分の研究や業務に即応用できる内容が豊富です。 初心者でも始めやすく、必要な技術的スキルも最初のオリエンテーションで習得できます。各週ごとに明確な目標が設定されており、進捗がわかりやすい点も好印象です。 おすすめポイント テキストマイニングに興味がある方、データ分析を行いたい方には特におすすめのコースです。特に、ビジネスやマーケティング分野での意思決定を支援するためのスキルを磨くのに最適です。実務に直結する技術を習得できるため、履歴書にも役立つでしょう。 このコースを受講すれば、テキストデータを基にした価値ある洞察を得られるようになるでしょう。ぜひ挑戦してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/text-mining