การวิเคราะห์ข้อความเบื้องต้นด้วยไพธอน

Course Content

• แนะนำรายวิชา

• แนะนำรายวิชา

  แนะนำตัวเอง

  Pre-Test

  ×
• บทที่ 1: บทนำเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทข้อความ (Introduction to text data analysis)

• Pre-Test : Module 1

  1.1 แนวคิดเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทข้อความ (Basic concepts of text data analysis)

  ×
• บทที่ 2: กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทข้อความ (Text analysis processes)

• Course Materials : Module 2

  Pre-Test : Module 2

  2.1 กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทข้อความ (Text analysis processes)

  2.2 แนวคิดเบื้องต้นของการเตรียมข้อมูลประเภทข้อความก่อนการประมวลผล (Basic concepts of text data preprocessing)

  2.3 แนวคิดเบื้องต้นของการแปลงข้อมูลประเภทข้อความเป็นคุณลักษณะ (Basic concepts of converting text data to features)

  Learning Activities : Module 2

  ×
• บทที่ 3: ฟังก์ชันพื้นฐานของภาษาไพธอนเพื่อจัดการกับข้อมูลประเภทข้อความ (Basic function of Python language for text data manipulation)

• Course Materials : Module 3

  Pre-test : Module 3

  3.1 การนำข้อมูลเข้าจากแหล่งต่างๆ (Data importing from data sources)

  Learning Activities : Module 3.1

  3.2 การเตรียมข้อมูลประเภทข้อความก่อนการประมวลผล (Text data preprocessing)

  Learning Activities : Module 3.2

  3.3 การแปลงข้อมูลประเภทข้อความเป็นคุณลักษณะ (Converting text data to features)

  Learning Activities : Module 3.3

  3.4 การสำรวจข้อมูลประเภทข้อความ (Exploration on text data)

  Learning Activities : Module 3.4

  ×
• บทที่ 4: โมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอนสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ (Supervised learning models for text analysis)

• Course Materials : Module 4

  Pre-Test : Module 4

  4.1 แนวคิดเบื้องต้นของโมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Basic concept of supervised learning models)

  4.2 การจำแนกข้อความ (Text classification)

  Learning Activities : Module 4.2 (Part I)

  Learning Activities : Module 4.2 (Part II)

  4.3 การวิเคราะห์ความรู้สึกที่แสดงออกทางข้อความ (Sentiment analysis)

  Learning Activities : Module 4.3

  ×
• บทที่ 5 : โมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ (Unsupervised learning models for text analysis)

• Course Materials : Module 5

  Pre-Test : Module 5

  5.1 แนวคิดเบื้องต้นของโมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Basic concept of unsupervised learning models)

  5.2 การจัดกลุ่มข้อความ (Text clustering)

  Learning Activities : Module 5.2 (Part I)

  Learning Activities : Module 5.2 (Part II)

  5.3 การสร้างโมเดลวิเคราะห์หัวข้อ (Topic modelling)

  Learning Activities : Module 5.3

  ×
• แบบทดสอบหลังเรียน

• Post-test

  ×
• แบบสอบถามความพึงพอใจต่อสื่อ CMU MOOC

• แบบสอบถามความพึงพอใจต่อสื่อ CMU MOOC

  ×