After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Pernahkah Anda meninggalkan ulasan untuk menyampaikan pendapat tentang suatu produk atau layanan? Dan apakah Anda terbiasa memeriksa ulasan produk secara online sebelum membelinya? Informasi seperti ini berharga bukan hanya bagi Anda, tetapi juga bagi perusahaan. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara memahami sentimen yang diungkapkan dalam berbagai dokumen. Anda akan menggunakan himpunan data dunia nyata berisi tweet serta ulasan film dan produk, serta memanfaatkan paket nltk dan scikit-learn di Python. Di akhir kursus, Anda akan mampu mengerjakan tugas analisis sentimen ujung-ke-ujung berdasarkan cara penumpang maskapai AS mengekspresikan perasaan mereka di Twitter.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Seluk-beluk Analisis Sentimen
Pernahkah Anda memeriksa ulasan atau penilaian suatu produk atau layanan sebelum membelinya? Jika ya, sangat mungkin Anda sudah berhadapan langsung dengan analisis sentimen. Pada bab ini, Anda akan mempelajari struktur dasar masalah analisis sentimen dan mulai mengeksplorasi sentimen dari ulasan film.
- Selamat datang!50 XP
- Elemen dalam masalah analisis sentimen50 XP
- Berapa banyak ulasan positif dan negatif yang ada?100 XP
- Ulasan terpanjang dan terpendek100 XP
- Jenis dan pendekatan analisis sentimen50 XP
- Mendeteksi sentimen dari Tale of Two Cities100 XP
- Membandingkan sentimen dua string100 XP
- Apa sentimen dari sebuah ulasan film?100 XP
- Mari membuat word cloud!50 XP
- Word cloud pertama Anda100 XP
- Kata apa saja yang ada di word cloud?50 XP
- Word Cloud pada ulasan film100 XP
2
Fitur Numerik dari Ulasan
Bayangkan Anda berada di posisi sebuah perusahaan yang menawarkan beragam produk. Anda ingin mengetahui produk mana yang paling laris dan terutama—mengapa. Kita memulai langkah pertama untuk memahami ulasan produk dengan menggunakan himpunan data ulasan produk Amazon. Untuk itu, kita mengubah teks ke dalam bentuk numerik dan mempertimbangkan beberapa kompleksitas dalam prosesnya.
3
Lebih Lanjut tentang Vektor Numerik: Transformasi Tweet
Bab ini melanjutkan proses memahami ulasan produk. Kita akan membahas kompleksitas tambahan, khususnya saat bekerja dengan data analisis sentimen dari platform media sosial seperti Twitter. Kita juga akan mempelajari cara lain untuk memperoleh fitur numerik dari teks.
4
Mari Prediksi Sentimennya
Kita menerapkan Machine Learning untuk memprediksi sentimen sebuah ulasan berdasarkan kata-kata yang digunakan dalam ulasan tersebut. Kita menggunakan regresi logistik dan mengevaluasi kinerjanya dengan beberapa cara. Ini adalah model-model awal yang solid!
Analisis Sentimen dengan Python
Kursus
Selesai
