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Natural Language Processing für Data Science mit Python

Alle Infos zu dem Kurs

Das wirst du in diesem Kurs lernen

  • 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

Tausende Studenten vertrauen uns

4.4
6.736 Bewertungen
41.236 Teilnehmer Udemy
Dozentenbewertung

“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.”

S. Seydi
Jetzt Natural Language Processing für Data Science mit Python belegen

Kursbeschreibung

Willkommen zum Natural Language Processing Kurs! Bist du bereit deinen Weg als Data Scientist anzutreten?

Dieser Kurs ist DEINE vollständige Online-Anleitung, um dir die Verwendung von Natural Language Processing mit der Programmiersprache Python zu erklären. In diesem Kurs werden wir alles besprechen, was du wissen musst, um danach Experte in der Anwendung von NLP mit Python zu sein.

Dieser Kurs NLP für Data Science mit Python besteht aus

  • über 88 Lektionen
  • fast 14 Stunden HD-Videos
  • Außerdem Code Notebooks
  • Zudem Übungen, Quizfragen
  • Zusatzmaterial zum Download
  • Assessments zur Wissensüberprüfung
  • genauso wie einem Abschlussprojekt das du in dein Python Portfolio mit aufnehemen kannst
  • Fragen und Antworten Forum
  • dazu kommt noch ein kostenloser Teilnehmerchat

Vorteile

Du erhältst außerdem lebenslangen Zugang zu allen Übungen, Materialien und den fast 90 Lektionen!

Nach Abschluss des NLP Kurses bekommst du ein Zertifikat, das du auch in deinem LinkedIn oder Xing Profil veröffentlichen kannst, sowie ein Portfolio an Python-Projekten, die du natürlich ebenfalls freigeben kannst.

Zudem bietet dir dieser Kurs eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du also in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhältst du dein Geld zurück.

Also, worauf wartest du noch? Interesse? Dann lerne noch NLP mit Python und bringe deine Karriere voran!

Inhalt:

  • Einleitung
  • Python Paket mit Jupyter Notebook installieren
  • Python Textgrundlagen
  • Arbeiten mit Textdateien
  • Regular Expression
  • NLP Grundlagen
    • SpaCy
    • Tokenisierung
    • Stemming
    • Lemmatisierung
    • Stop-Wörter
    • Phrasen Matching
  • Part of Speech Tagging
  • Named Entity Recognition
  • Visualisierung von Part of Speech und Named Entity Recognition

 

  • Textklassifizierung
    • Klassifizierungskennzahlen
    • Konfusionsmatrix
    • SciKit Primer
    • Text Feature Extraction
  • Semantik und Stimmungsanalyse
    • Semantik und Wortvektoren
    • Word2Vec
    • SpaCy
    • Stimmungsanalyse mit NLTK
    • Projekt Filmbewertungen

 

  • Themenmodellierung
    • Latent Dirichlet Allocation
    • Non-negative Matrix Factorization mit Python
    • Projekt zu Themenmodellierung
  • Deep Learning für NLP
    • Einführung in Neuronale NetzwerkeBasic Perceptron Modell
    • Keras Grundlagen
    • Rekurrente Neuronale Netzwerke
    • LSTMs, GRU, und Textgenerierung
  • Außerdem ein tolles Abschlussprojekt
  • und vieles mehr!

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