In this hands-on project, we will train a Naive Bayes classifier to predict sentiment from thousands of Twitter tweets. This project could be practically used by any company with social media presence to automatically predict customer's sentiment (i.e.: whether their customers are happy or not). The process could be done automatically without having humans manually review thousands of tweets and customer reviews.

NLP: Twitter Sentiment Analysis

NLP: Twitter Sentiment Analysis

Instructeur : Dr. Ryan Ahmed
16 476 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
(376 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization
Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers
Train a Naive Bayes Classifier and assess its performance
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Automation
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Social Media Analytics
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Predictive Analytics
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître

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Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents

À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Import libraries and datasets
Perform Exploratory Data Analysis
Plot the word cloud
Perform data cleaning - removing punctuation
Perform data cleaning - remove stop words
Perform Count Vectorization (Tokenization)
Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization
Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers
Train a Naive Bayes Classifier
Assess trained model performance
Expérience recommandée
Basic python programming and mathematics.
4 images de projet
Instructeur

Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 étoiles
71,01 %
- 4 étoiles
19,94 %
- 3 étoiles
5,31 %
- 2 étoiles
1,86 %
- 1 étoile
1,86 %
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Révisé le 2 avr. 2021
Will appreciate more if it can be in more depth but good to start with this.
Révisé le 8 août 2020
Amazing Course especially for a newbie like me. Concepts are well explained.
Révisé le 6 août 2020
Very good, I can understand the basic how to deal with sentiment analysis
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