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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Come data scientist, ti capiterà spesso di dover estrarre informazioni chiave da enormi corpora di testo, ripulire dati disordinati che contengono stringhe o rilevare e confrontare schemi per trovare parole utili. Tutte queste attività rientrano nel text mining e sono un passaggio importante prima di applicare algoritmi di Machine Learning. Questo corso ti guiderà nella comprensione di concetti fondamentali sulla manipolazione delle stringhe e sulle espressioni regolari. Imparerai a dividere le stringhe, a ricomporle, a interpolarle, nonché a rilevare, estrarre, sostituire e confrontare stringhe usando le espressioni regolari. Nel percorso per padroneggiare queste competenze, lavorerai con insiemi di dati contenenti recensioni di film o tweet in streaming per determinare l’opinione, oltre che con testo grezzo estratto dal web.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Concetti di base sulla manipolazione delle stringhe
Inizia il tuo viaggio nel mondo delle espressioni regolari! Dal slicing e concatenation, alla modifica del case, rimozione degli spazi, fino alla ricerca e sostituzione delle stringhe. Imparerai a padroneggiare le operazioni di base per la manipolazione delle stringhe utilizzando un insieme di dati con recensioni di film.
- Introduzione alla manipolazione delle stringhe50 XP
- Primo giorno!100 XP
- Recensioni artificiali100 XP
- Palindromi100 XP
- Operazioni sulle stringhe50 XP
- Normalizzare le recensioni100 XP
- È ora di unire!100 XP
- Dividere per righe o dividere la riga?100 XP
- Trovare e sostituire50 XP
- Trovare una sottostringa100 XP
- Dov'è la parola?100 XP
- Sostituire le negazioni100 XP
2
Formattare le stringhe
Proseguendo nel tuo percorso, imparerai i principali approcci per formattare o interpolare stringhe in Python utilizzando un insieme di dati con informazioni estratte dal web. Esplorerai vantaggi e svantaggi del positional formatting, dell’inserimento di espressioni all’interno di costanti stringa e dell’uso della classe Template.
3
Espressioni regolari per il pattern matching
È il momento di scoprire i concetti fondamentali delle espressioni regolari! In questo capitolo chiave, imparerai a comprendere la sintassi di base delle espressioni regolari. Usando un insieme di dati reale con tweet pensati per l’analisi del sentiment, vedrai come applicare il pattern matching usando caratteri normali e speciali, e quantificatori greedy e lazy.
4
Concetti avanzati di espressioni regolari
Nell’ultima tappa del tuo percorso, imparerai metodi più complessi di pattern matching usando le parentesi per raggruppare stringhe o per trovare lo stesso testo già corrisposto in precedenza. Inoltre, avrai un’idea di come funzionano le lookaround expressions.
Espressioni regolari in Python
Corso
completato
