Курс на Stepik
Обложка курса «First Step in NLP 2.0» на Stepik
Бесплатно

First Step in NLP 2.0 ★ 4.806

Открыть на
STEPIK.ORG

Первый из серии мини-курсов, посвященный введению в Natural Language Processing и основам работы со строками в Python. Обновлен в ноябре 2023 года. Курс проводится преподавателями онлайн-магистратуры "Машинное обучение и высоконагруженные системы" факультета компьютерных наук Высшей школы экономики

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «First Step in NLP 2.0»Учеников на курсе 7 126
Сертификаты, выданные на курсе «First Step in NLP 2.0»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «First Step in NLP 2.0»Отзывов получено 36
Рейтинг курса «First Step in NLP 2.0»Рейтинг курса 4.806
Уроки в курсе «First Step in NLP 2.0»Количество уроков 24
Тесты в курсе «First Step in NLP 2.0»Количество квизов 29
Задачи с кодом в курсе «First Step in NLP 2.0»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «First Step in NLP 2.0»Время прохождения курса —
Обновления курса «First Step in NLP 2.0»Обновления курса — —
Дата публикации курса «First Step in NLP 2.0»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «First Step in NLP 2.0»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • познакомитесь с основами работы с текстом
  • освоите парсинг и скрапинг данных
  • потренируете базовые подходы к обработке и векторизации текстовых данных
  • закрепите полученные знания, выполняя тесты и домашние задания в рамках курса
  • поучаствуете в соревновании по анализу текстовых данных на платформе Kaggle

О курсе

Первый из серии мини-курсов, посвященный введению в Natural Language Processing и основам работы со строками в Python. Обновлен в ноябре 2023 года. Курс проводится преподавателями онлайн-магистратуры "Машинное обучение и высоконагруженные системы" факультета компьютерных наук Высшей школы экономики

Для кого этот курс

Этот курс будет интересен тем, кто уже знаком с Python, уверенно знает математику в рамках школьной программы и хотел бы познакомиться с машинным обучением и подходами к решению задач обработки естественного языка, а также научиться собирать данные из открытых источников при помощи скрапинга и парсинга. Если вы уже имеете опыт решения задач машинного обучения, то курс вам тоже понравится - вы сможете посоревноваться в задаче NLP с другими участниками курса в рамках соревнования на платформе Kaggle.

Начальные требования

  • уверенные знания школьного курса математики
  • умение писать код на Python (на начальном уровне)

Преподаватели курса

Аватар Евгений Паточенко
Евгений Паточенко
Data Scientist / Machine Learning Engineer
★ 4.8
5 курсов 19 310
→ Аватар Елена Кантонистова
Елена Кантонистова
Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
★ 4.8
24 курса 34 049
→

Как проходит обучение

Курс состоит из четырех онлайн-занятий:

  • Работа со строками в Python. Регулярные выражения.
  • Bag-of-words. Tf-Idf.
  • Скрапинг и парсинг.
  • Стоп-слова, лемматизация, стемминг. N-граммы. Word2Vec.

Кроме занятий, для слушателей будут доступны дополнительные текстовые материалы на Stepik и предложены практические задания для самостоятельного решения.

После всех занятий откроется соревнование по решению NLP-задачи на платформе Kaggle!

Что вы получите

  • Повторите основные понятия и терминологию из области машинного обучения
  • Научитесь решать табличные задачи классификации и регрессии
  • Овладеете базовыми методами работы с текстами
  • Научитесь добывать информацию из интернета при помощи скрапинга и Парсинга
  • Получите опыт участия в соревновании по анализу текстовых данных на платформе Kaggle

Нагрузка

4-5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям