Das wirst du lernen in diesem Kurs
- Arbeiten in Python mit Text-, und PDF-Dateien
- Sowie die Verwendung von Regular Expressions für Mustersuche im Text
- Außerdem Anwendung von SpaCy für ultra schnelle Tokenisierung
- Erfahre zudem mehr über Stemming und Lemmatisierung
- Wortschatz-Abgleich mit SpaCy verstehen und durchführen
- Dann Part of Speech Tagging, um Rohtext-Dateien automatisch zu verarbeiten
- Wir machen weiter mit Named Entity Recognition
- Was ist POS und NER mit SpaCy?
- Danach kommt SciKit-Learn zur Textklassifizierung dran
- Latent Dirichlet Allocation für Themenmodellierung (Topic Modelling)
- Erfahre zudem mehr über Non-negative Matrix Factorization
- Algorithmus Word2Vec verstehen und verwenden
- NLTK für Stimmungsanalysen – auch spannend!
- Verwende abschließend Deep Learning, um deinen eigenen Chat Bot zu erstellen
Auch wenn du noch keine Ahnung hast, um was es geht – das ist okay. Wir werden dann alles im Kurs besprechen!
Anforderungen
- Grundlagen von Python sind vorhanden
- Empfehlung: Python Basis-Wissen aus unserem Python Bootcamp
- Computer mit Internetzugang
- Ebenso wie Admin Rechte zur Package Installation
Jetzt Natural Language Processing für Data Science mit Python belegen
Erfahrungsberichte
4.5
Dozentenbewertung
1.165+ Teilnehmer
Udemy
“Ich habe mehrfach von NLP gehört und wollte nur wissen, worum es geht? Es wurde viele Themen mit Beispielen erklärt, sodass ich im Falle eines Projektes, das Team unterstützen kann.”
Kursbeschreibung
Jetzt Natural Language Processing für Data Science mit Python belegen