La minería de datos generalmente está relacionada con la informática y logra los objetivos anteriores a través de estadísticas, procesamiento analítico en línea, recuperación de información, aprendizaje automático, sistemas expertos (que se basan en reglas empíricas pasadas), reconocimiento de patrones y otros métodos para lograrlo. los objetivos anteriores. En la minería de textos, la información de alta calidad generalmente se genera mediante clasificación y predicción, como el reconocimiento de patrones. La minería de texto generalmente implica procesar texto de entrada (generalmente analizarlo, agregar algunas características lingüísticas derivadas y eliminar ruido, y luego insertarlo en una base de datos), generar datos estructurados y, finalmente, evaluar e interpretar el resultado.
Para el aprendizaje relacionado con la minería de datos y la minería de textos, recomendamos cursos relevantes para ingenieros de datos CDA. El contenido del curso tiene en cuenta el cultivo de habilidades horizontales para resolver problemas de procesos de minería de datos y habilidades verticales para resolver minería de datos. problemas de algoritmos. Se requiere que los estudiantes piensen desde la raíz del gobierno de datos, exploren problemas comerciales a través de métodos de trabajo digitales y luego seleccionen herramientas de optimización de procesos comerciales o herramientas algorítmicas a través del análisis de causa próxima y el análisis macro de causa raíz, en lugar de "ajustar los paquetes de algoritmos cuando encuentren problemas". " Comprender realmente el pensamiento empresarial, el pensamiento de proyectos y ser capaz de resolver problemas. Haga clic para reservar una lección de prueba gratuita.