Sentiment Analysis 课程可以帮助您学习文本处理、自然语言理解和情感检测技术。您可以掌握数据 Visualization、Feature Extraction 和 Model Evaluation 方面的技能,这些技能对于解读情感趋势至关重要。许多课程都会介绍 Python、R 和 NLTK 或 TextBlob 等专项库等工具,这些工具有助于在从社交媒体监测到客户反馈分析等各种情境中应用情感分析。

您将获得的技能: Machine Learning Algorithms, Natural Language Processing, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Text Mining, Data Processing, Data Cleansing, Predictive Modeling, Python Programming, Data Analysis, Analysis, Algorithms, Integrated Development Environments
混合 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Text Mining, Data Cleansing, PyTorch (Machine Learning Library), Data Manipulation, Data Processing, Performance Tuning, Deep Learning, Natural Language Processing, Machine Learning
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Pandas (Python Package), Matplotlib, NumPy, Data Visualization, Machine Learning Algorithms, Natural Language Processing, Semantic Web, Data Manipulation, Linear Algebra, Seaborn, Deep Learning, Machine Learning, Python Programming, Text Mining, Data Science, Data Processing, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Unstructured Data, Markov Model
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Coursera
您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Text Mining, Scikit Learn (Machine Learning Library), Probability & Statistics, Pandas (Python Package), Natural Language Processing, Data Processing, Statistical Modeling, Data Transformation, Data Analysis, Python Programming, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Generative AI, Matplotlib, Plotly, Prompt Engineering, Data Ethics, Power BI, Data Visualization, Microsoft Excel, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Data Transformation, Excel Formulas, Pivot Tables And Charts, Data Visualization Software, Data Analysis, Microsoft Copilot, Data Presentation, Data Processing
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Wesleyan University
您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, 数据叙事, 预测建模, 数据操作, 探索性数据分析, 数据管理, Data Management, 统计假设检验, 机器学习, 数据分析, 决策树学习, 统计建模, 描述性统计, 统计, 数据可视化, 数据展示, 数据扫盲, 相关性分析, 统计软件, 分类与回归树 (CART)
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Washington
您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, 数据可视化软件, 非结构化数据, 文本挖掘, 数据收集, 数据分析, 统计方法, 社交网络分析, Python 程序设计, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 应用编程接口 (API), 相关性分析, 案例研究
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Text Mining, Unstructured Data, Data Analysis, Natural Language Processing, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Python Programming, Data Processing, Data Cleansing
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

O.P. Jindal Global University
您将获得的技能: Predictive Analytics, Business Analytics, Data Mining, Forecasting, Demand Planning, Statistical Methods, Data-Driven Decision-Making, Customer Analysis, Regression Analysis, Data Analysis, Data Processing, Data Cleansing, Classification And Regression Tree (CART), Statistical Analysis, Dimensionality Reduction, Business Communication, Unsupervised Learning, Market Analysis, Machine Learning Algorithms
攻读学位
混合 · 课程 · 3-6 个月

University of Michigan
您将获得的技能: Analytical Skills, Data Analysis, Data Cleansing, Data Processing, Data Manipulation, Generative AI, ChatGPT, Version Control, Data Visualization Software, Statistical Analysis, Data Collection, Data Management, GitHub, Technical Support, Git (Version Control System)
初级 · 课程 · 1-4 周
University of Michigan
您将获得的技能: 数据操作, 机器学习算法, 数据处理, 监督学习, 无监督学习, 非结构化数据, 文本挖掘, 自然语言处理, 数据清理, 功能工程, Python 程序设计
中级 · 课程 · 1-4 周

Microsoft
您将获得的技能: 人工智能, 应用程序开发, 文本挖掘, 微软 Azure, 自然语言处理, 人工智能和机器学习(AI/ML)
初级 · 课程 · 1-4 周
情感分析是使用计算机软件来识别文本中表达的观点,并对其进行分类,如正面、负面或中性。 对于需要监控社交媒体和其他在线渠道对其产品或品牌的看法的企业,以及想要了解公众对知名人士、问题或时事的看法的组织,这些应用可以提供非常重要的数据。
情感分析是自然语言处理(NLP)最常见的应用之一,NLP 是指使用人工智能(AI)和相关算法方法,让计算机能够理解、解释人类语言,甚至使用人类语言进行交流。 情感分析使用机器学习算法和使用人工神经网络的深度学习方法对文本进行机器翻译和分析,通常使用 TensorFlow 或 Python 编程。
情感分析和其他自然语言处理(NLP)技能是数据科学职业的宝贵财富,越来越多的企业和其他组织希望利用这种技术帮助了解客户或公众。 从对社交媒体上的品牌认知进行分析,到创建能够理解并适当回应用户情绪的聊天机器人,情感分析可被用于不断扩大的新兴应用领域。
对于当今的数字营销专业人士来说,了解如何利用情感分析所产生的洞察力也很重要,他们需要了解自己的品牌和产品在 Twitter、Facebook 和 Instagram 等社交媒体网络上的讨论情况,并适当调整自己的传播策略。 根据劳工统计局的数据,2019 年营销经理的年薪中位数为 13.59 万美元,"能够驾驭数字世界的广告经理应该拥有最好的前景"。
可以!在 Coursera 上有大量学习各种数据科学技能的机会,包括有关自然语言处理 (NLP) 和情感分析的多门课程和专业课程。 您可以向华盛顿大学、密歇根大学和 deeplearning.ai 等一流院校学习、 或通过 Coursera 的 "指导项目",与经验丰富的讲师一起完成循序渐进的教程。 无论您选择哪种学习方式,在线学习课程都能让您在灵活的时间安排下掌握情感分析方面的宝贵技能,从而与您现有的学习或职业生涯相匹配。
在评估社交媒体帖子和消费者评论时,以美式英语为母语的人--或者会说工作所在国母语的人--通常最适合从事情感分析工作。 拥有相当高级的技术技能(如编程和机器学习)的人也可以胜任情感分析职位。 喜欢查看数据集和发现模式的人,以及喜欢解决复杂问题的人,通常都能在情感分析方面取得良好的成绩。 此外,那些喜欢使用社交媒体并能熟练使用应用程序的人也非常适合这类职位。
如果您想查看社交媒体帖子,以确定客户是否对产品或客户服务人员的表现感到满意,那么学习情感分析可能会适合您。 它主要用于企业主和管理者希望了解更多客户意见的情况。 这是一种自然语言处理技术,如果您对人工智能感兴趣,它同样适合您。 如果您想了解客户对您的其他商业行为(如价格)的看法,它可能也会对您有所帮助。
数据科学、人工智能和算法研究是从事情感分析的三个常见职业方向。 这些领域都使用这种机器学习来揭示模式。 投资分析师和统计学家也是从事情感分析的常见职业。 这些技能通常也可应用于商业智能分析、投资者关系分析和劳动力科学等职位。 此外,统计学家和企业家也是学习过情感分析的人可以从事的职业。
您可以学习机器学习、人工智能和自然语言处理等与情感分析相关的主题。 您可以学习 Python、TensorFlow 和 quanteda 等与情感分析相关的计算机程序。 您还可以了解使用注意力模型、递归神经网络、门控递归单元(GRU)和长短期记忆(LSTM)等工具来回答情感分析问题的文本挖掘和序列模型。 此外,如果您计划在市场营销领域工作,市场营销分析和心理学等主题也可以与本主题相关。
在线情感分析课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的情感分析技能。 由顶尖大学和行业领导者提供的情感分析课程种类繁多,适合不同技能水平的学员选择。