• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Программа "Text Mining"

Данная программа ставит своей целью изучение основных задач и методов обработки и анализа текстов, а также освоение программных систем и инструментов, в которых реализованы данные методы. Эти базовые знания и навыки необходимы в профессиональной деятельности специалистов по анализу данных и машинному обучению. Выпускники программы смогут ставить задачи морфологического, синтаксического  и  лексического анализа; будут владеть основными программными системами для выделения скрытых тем и визуализации текстов; уметь решать задачи выделения ключевых слов и определения тональности с помощью применения существующих программных средств.



Теоретический материал подкрепляется практическими занятиями по использованию популярных инструментов по изучаемой тематике. 

Преподаватель

Екатерина Черняк
Старший преподаватель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, научный сотрудник Международной научно-учебной лаборатории анализа и выбора решений.


Екатерина Черняк

Основные темы программы

  • Частотный анализ текстов 
  • Морфологический анализ 
  • Выделение ключевых слов и словосочетаний
  • Выявление скрытых тем
  • Введение в корпусную лингвистику
  • Синтаксический анализ
  • Визуализация текстов.

Начальные требования

Владение базовыми навыками программирования на одном из языков высокого уровня (желательно Python).

Начало занятий — 11 мая

 

16

академических часов
Занятия 11, 13, 18 и 20 мая
по четвергам с 19:00 - 22:00
и субботам 15:00 - 18:00

16 000

рублей

По итогам программы выдается Удостоверение о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца

Подать заявку

 Отзывы слушателей

 Программа понравилась прекрасным изложением теории и практически все вещи иллюстрировались реальными примерами кода на реальных данных. 

Владимир Белов
руководитель сектора разработки бизнес приложений, ВНИПИнефть

Отличный тренинг как для тех, кто только знакомится с Text Mining, так и для тех, кто уже набил шишки в этой области. За 4 занятия было охвачено множество тем из разных областей анализа, материал излагался очень интересно: несмотря на то что занятия длились по 3 часа, время пролетало как один миг и совсем не чувствовалось усталости. Лекции хорошо сбалансированы: описания методов подкреплены реальными примерами их приложения на практике и математическими обоснованиями, также приведены куски кода (на Python и не только), позволяющие сразу же использовать их в своих задачах. После занятий всегда возникало множество идей как практического, так и научного плана и интерес к области Text Mining возрос еще больше. Огромное спасибо организаторам и преподавателю за полученные знания, интересные визуальные примеры и вдохновение!

Анна Мельникова
ведущий аналитик, Experian

 

 


 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!