Rによる実践テキストマイニングとNLP

世界のデータの多くは、ソーシャルメディアの投稿から顧客レビューまで、非構造化テキストとして存在します。このテキストを分析する方法を学ぶことは、現代のデータサイエンティストにとって重要なスキルです。 このコースでは、Rを使用して生のテキストを実行可能な洞察に変換する方法を教えます。自然言語処理（NLP）とテキストマイニングの基本的な概念から始め、非構造化データのインポート、クリーニング、分析のための実践的なテクニックに進みます。このコースの終わりまでに、最新のRパッケージを使用して、感情分析を実行し、予測テキストモデルを構築し、オンラインフィードから意味を抽出できるようになります。 学習内容： - 自然言語処理とテキストマイニングのワークフローの核となる概念を理解する - tidytextやstringrのような最新のRパッケージを使用して、生のテキストデータをクリーニングおよび前処理する - 非構造化テキストに対して探索的データ分析と感情分析を実行する - 最新のスクレイピング技術を使用して、ウェブページやオンラインソースからテキストデータを抽出する - Rでテキスト分類のための予測機械学習モデルを構築および評価する - トークン化、単語頻度分析、トピックモデリングを適用して、隠れたパターンを発見する このコースは、基礎的な定義と主要な用語から始まり、実践的なテキスト操作へと進みます。その後、ウェブスクレイピング、感情分析、予測モデリングなどの現実世界のシナリオを通して学習を進めます。 このコースは、データサイエンスとRプログラミングの初心者で、NLPにスキルを広げたいと考えている方向けに設計されています。テキストマイニングの事前の経験は必要ありませんが、Rの構文に関する基本的な知識があると役立ちます。 今日から読み始めて、非構造化テキストデータの力を解き放ちましょう。