Text Mining and Social Media Mining 2400-DS2TMS
Kurs obejmuje:
‒ analiza danych nieustrukturyzowanych - podstawowe pojęcia i metody
‒ przetwarzanie języka naturalnego i text mining
‒ reprezentacja wiedzy i ekstrakcja informacji
‒ kategoryzacja tekstu
‒ klastrowanie tekstu
‒ wizualizacja tekstu
‒ modelowanie tematów
‒ analiza sentymentu
‒ analiza treści stron internetowych
‒ analiza mediów społecznościowych
‒ wzorce i trendy w wykorzystaniu mediów społecznościowych
‒ rozpowszechnianie informacji w sieciach społecznościowych
Praca badawcza studenta w trakcie realizacji zajęć polega także na recenzowaniu przypisanych artykułów naukowych.
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
‒ Student ma wiedzę na temat text miningu
‒ Student zna metodologię wykorzystywaną w text miningu
‒ Student potrafi wykorzystać wiedzę z text miningu do prowadzenia własnych badań
‒ Student samodzielnie przetwarza i analizuje dane
‒ Student samodzielnie projektuje harmonogram własnego badania naukowego
‒ Student samodzielnie przeprowadza własne badanie naukowe
‒ Student potrafi pracować w grupach i współpracować z innymi
‒ Student potrafi sformułować swój punkt widzenia i wyrazić go
‒ Student wyraża swoją ciekawość badawczą i otwartość na zjawiska ekonomiczne
Kryteria oceniania
Projekty zaliczeniowe wykonywane w grupach.
Literatura
Artykuły (z najlepszych czasopism naukowych) oraz książki:
Ch. Aggarwal, Ch.X. Zhai (2012). Mining Text Data. Springer. – fragmenty [http://www.charuaggarwal.net/text-content.pdf]
Ch. Aggarwal (2011). Social Network Data Analytics, Springer – fragmenty [http://www.charuaggarwal.net/socialintro.pdf]
S. Bird, E. Klein, E. Loper (2009). Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media. [http://www.nltk.org/book_1ed/]
J. Silge, D. Robinson (2020). Text Mining with R. O’Reilly Media. [https://www.tidytextmining.com/]
R. A. Irizarry (2020). Introduction to Data Science. Data Analysis and Prediction Algorithms with R. CRC Press. [https://rafalab.github.io/dsbook/]
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: