پردازش متن با آموزش پایتون
Processing Text with Python Essential Training
- روابط اسناد داخل یک گروه را تفسیر کنید.
- بین توانایی های مختلف پردازش متن که NLTK ارائه می دهد تفاوت قائل شوید.
- توضیح دهید که چرا هنگام پردازش متن با پایتون ، پاک سازی و استخراج متن انجام می شود.
- مراحل پیشرفته پردازش متن را برای یافتن و ایجاد آرایه TF-IDF و TF-IDF اعمال کنید.
- بهترین روش ها را هنگام پردازش متن با پایتون توضیح دهید.
مقدمه Introduction
-
نیاز به مهارت های استخراج متن در علم داده The need for text mining skills in data science
1. استخراج متن 1. Text Mining
-
متن کاوی امروز Text mining today
-
مفاهیم اسناد Document concepts
-
مفاهیم پارسی Corpus concepts
-
معرفی کتابخانه NLTK Introduction to the NLTK library
-
تنظیم محیط Setting up the environment
2. خواندن متن 2. Reading Text
-
خواندن پرونده های خام Reading raw files
-
خواندن فایلها با دستگاه خواننده Reading files with corpus reader
-
کشف جسد Exploring the corpus
-
تجزیه و تحلیل جنازه Analyzing the corpus
3. پاکسازی و استخراج متن 3. Text Cleansing and Extraction
-
نشانه گذاری Tokenization
-
پاک کردن متن Cleansing text
-
حذف کلمه را متوقف کنید Stop word removal
-
اشتعال Stemming
-
لمس کردن Lemmatization
4. پردازش پیشرفته متن 4. Advanced Text Processing
-
ساخت n-گرم Building n-grams
-
برچسب زدن بخش هایی از گفتار Tagging parts of speech
-
فرکانس سند فرکانس معکوس مدت (TF-IDF) Term frequency-inverse document frequency (TF-IDF)
-
ساخت یک ماتریس TF-IDF Building a TF-IDF matrix
5- بهترین روشها 5. Best Practices
-
ذخیره متن Storing text
-
پردازش داده های متنی Processing text data
-
پردازش مقیاس پذیر داده های متن Scalable processing of text data
نتیجه Conclusion
-
مراحل بعدی Next steps
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/56a0
آموزش درسهایی از دانشمندان داده
Lessons from Data Scientists
از دانشمندان عملی داده ها مشاوره و درس های واقعی بگیرید: از چگونگی استخدام تا تسلط بر مهارت های خود تا رشد در نقش خود.
آموزش یک شغل علوم داده از راه دور دریافت کنید
Get a Remote Data Science Job
بیاموزید چگونه از دفتر جدا شوید و شغل رویایی خود را به عنوان یک دانشمند داده از راه دور پیدا کنید.
آموزش مباني ادراك داده ها
Data Curation Foundations
دسته بندی داده ها را به کیت ابزار علم اطلاعات خود اضافه کنید. بیاموزید که چگونه پرونده های کیوریتی را برای مستند کردن اطلاعات مجموعه داده ها و فرآیندهای مربوط به آن تهیه کنید.
آموزش خدمات یادگیری ماشین SQL Server: R
SQL Server Machine Learning Services: R
با نحوه اجرای مستقیم کد R در SQL Server با خدمات یادگیری ماشین آشنا شوید.
Kumaran Ponnambalam
اختصاص به آموزش علوم داده
V2 Maestros به آموزش علوم داده و داده های بزرگ با هزینه های مقرون به صرفه برای جهان اختصاص دارد. مربیان ما تجربه دنیای واقعی در تمرین علم داده و ارائه نتایج تجاری دارند. علم داده یک حوزه داغ و در حال رخ دادن در صنعت فناوری اطلاعات است. متأسفانه منابع موجود برای یادگیری این مهارت به سختی یافت می شود و گران است. امیدواریم این مشکل را با ارائه آموزش باکیفیت با نرخ های مقرون به صرفه، با ایجاد استعدادهای علم داده در سراسر جهان، کاهش دهیم.
Linkedin (لینکدین)
لینکدین: شبکه اجتماعی حرفه‌ای برای ارتباط و کارآفرینی
لینکدین به عنوان یکی از بزرگترین شبکه‌های اجتماعی حرفه‌ای، به میلیون‌ها افراد در سراسر جهان این امکان را می‌دهد تا ارتباط برقرار کنند، اطلاعات حرفه‌ای خود را به اشتراک بگذارند و فرصت‌های شغلی را کشف کنند. این شبکه اجتماعی به کاربران امکان می‌دهد تا رزومه حرفه‌ای خود را آپدیت کنند، با همکاران، دوستان و همکاران آینده ارتباط برقرار کنند، به انجمن‌ها و گروه‌های حرفه‌ای ملحق شوند و از مقالات و مطالب مرتبط با حوزه کاری خود بهره‌مند شوند.
لینکدین همچنین به کارفرمایان امکان می‌دهد تا به دنبال نیروهای با تجربه و مهارت مورد نیاز خود بگردند و ارتباط برقرار کنند. این شبکه حرفه‌ای به عنوان یک پلتفرم کلیدی برای بهبود دسترسی به فرصت‌های شغلی و گسترش شبکه حرفه‌ای خود، نقش مهمی را ایفا می‌کند. از این رو، لینکدین به عنوان یکی از مهمترین ابزارهای کارآفرینی و توسعه حرفه‌ای در دنیای امروز مورد توجه قرار دارد.