ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python

Podstawowe informacje:
Czas trwania: 02:26:56
Poziom: początkujący
Autor: Anna Kotarba
Liczba lekcji: 26
Technologia: scikit-learn, NLTK, Gensim, spaCy, textaCy
Dla firm
Rozwiń umiejętności swoich pracowników dzięki kursom video
Dowiedz się więcej
  • Monitorowanie postępów pracowników. Przejrzyste raporty i imienne certyfikaty ukończenia kursów
  • Atrakcyjne rabaty dla zespołów. Im więcej pracowników liczy zespół, tym większy uzyskasz rabat
  • Doradztwo w wyborze tematyki szkoleń. Mamy setki kursów, dostosujemy program nauczania pod Twój zespół
Indywidualnie
104,30 zł 149,00 zł (-30%)
29,90 zł najniższa cena z 30 dni Dodaj do koszyka Za zakup otrzymasz 104 punktów
Korzyści:
  • Certyfikat ukończenia
  • Materiały dodatkowe do kursu
  • Test online
  • Dożywotni dostęp
  • Dostęp w aplikacji (także offline)
  • Napisy w języku polskim
Ten kurs należy do ścieżki Data Scientist z Pythonem
Czas trwania: 66 godz.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
Ten kurs należy do ścieżki Data Scientist z Pythonem »

Czego się nauczysz?

  • Importowania i przygotowywania plików tekstowych (TXT, PDF) do analizy
  • Tokenizacji, lematyzacji i stemmingu w bibliotece spaCy
  • Przetwarzania tekstu za pomocą wyrażeń regularnych oraz rozpoznawania nazwanych jednostek (NER)
  • Porównywania tekstów przy użyciu algorytmu word2vec
  • Konwersji mowy na tekst i tekstu na mowę
  • Budowania i stosowania modeli analizy sentymentu
  • Modelowania tematów w tekście przy użyciu metod takich jak LDA czy NMF

Spis lekcji

1. Wprowadzenie do NLP 00:08:51
1.1. Dlaczego NLP?
00:06:16
1.2. Kweestie techniczne
00:02:35
2. Kodowanie w języku Python 00:09:34
2.1. Podstawy analizy tekstu w języku Python
00:02:20
2.2. Wczytanie tekstu z pliku .txt
00:03:54
2.3. Wczytanie tekstu z pliku .pdf
00:03:20
3. Zaawansowane metody analizy tekstu 00:51:40
3.1. Wprowadzenie do biblioteki spaCy
00:11:01
3.2. Tokenizacja
00:04:24
3.3. Rozpoznawanie części mowy
00:05:31
3.4. Zależności w zdaniu
00:06:03
3.5. Dzielenie tekstu na zdania
00:03:19
3.6. Słowa nieinformatywne
OGLĄDAJ » 00:04:57
3.7. Lematyzacja
00:03:24
3.8. Stemming
00:04:10
3.9. Podsumowanie
00:08:51
4. Wyrażenia regularne - szukanie wzorców w tekście 00:25:54
4.1. Wyrażenia regularne
00:05:21
4.2. Algorytm word2vec
00:12:20
4.3. Named entity recognition
00:08:13
5. Zamiana mowy na tekst i tekstu na mowę 00:05:27
5.1. Zamiana mowy na tekst
OGLĄDAJ » 00:03:25
5.2. Zamiana tekstu na mowę
00:02:02
6. Analiza sentymentu w praktyce 00:16:13
6.1. Projekt: Analiza sentymentu - procesowanie danych
00:03:22
6.2. Projekt: Analiza sentymentu - modelowanie
00:05:11
6.3. Projekt: Analiza sentymentu - walidacja modelu
00:07:40
7. Modelowanie tematów w praktyce 00:26:15
7.1. Projekt: Modelowanie tematów - procesowanie danych
00:09:22
7.2. Projekt: Modelowanie tematów - metoda LDA
00:12:04
7.3. Projekt: Modelowanie tematów - metoda NMF
00:04:49
8. Zakończenie 00:03:02
8.1. Podsumowanie
00:03:02

Obierz kurs na... wymianę myśli ze sztuczną inteligencją

Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie "rozmawiać" z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót - to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasne? Przetwarzaniem języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP) zajmuje się interdyscyplinarna dziedzina, łącząca między innymi zagadnienia sztucznej inteligencji, a także językoznawstwa i analityki. NLP pozwala rozwiązywać takie problemy jak automatyczne streszczanie tekstu, tłumaczenie maszynowe (na przykład Google Translate), generowanie mowy czy opinion mining (co na język polski tłumaczy się jako analizę sentymentu - emocjonalnego wydźwięku wypowiedzi).

Brzmi ciekawie? NLP to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin opartych na sztucznej inteligencji. W codziennej pracy korzystają z niej na przykład analityk danych i data scientist, do których zadań należy zrozumienie danych tekstowych - między innymi kategoryzowanie tekstów, automatyczne streszczanie artykułów/książek, automatyczna analiza lub moderowanie komentarzy, a także tłumaczenie maszynowe. Jeśli myślisz o tego typu karierze, ten kurs pozwoli Ci opanować podstawy natural language processing. Dowiesz się z niego, czym jest tokenizacja i lematyzacja i jak się przeprowadza analizę sentymentu. Przykłady używane w ramach szkolenia prezentowane będą z użyciem języka Python - najpopularniejszego języka programowania w data science.

Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia

Dzięki udziałowi w proponowanym przez nas kursie:

  • Nauczysz się importowania plików tekstowych (TXT i PDF)
  • Przeprowadzisz analizę tekstu w bibliotece spaCy: tokenizację, lematyzację, stemming
  • Będziesz procesować tekst za pomocą wyrażeń regularnych i za pomocą named entity recognition
  • Porównasz teksty przy użyciu algorytmu word2Vec
  • Dokonasz zamiany mowy na tekst i tekstu na mowę
  • Poznasz modele analizy sentymentu
  • Zamodelujesz tematy w tekście

NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python kończy się na poziomie podstawowym, przy czym lekko zahacza o poziom średnio zaawansowany. Szkolenie pozwoli Ci zrozumieć podstawy przetwarzania języka naturalnego na język maszyny.

A wszystko prowadzi do ChatGPT...

Rozwinięcie technologii NLP zaowocowało rozwojem chatbotów (w tym głośnego ChatGPT). Wcześniej tego typu maszyny miały trudności z odpowiadaniem na pytania użytkowników. Obecnie coraz więcej chatbotów opiera się w działaniu na NLP i sztucznej inteligencji. Są one w stanie płynnie odpowiadać na pytania i wykonywać dla użytkowników rozmaite zadania, jakie do tej pory realizowali pracownicy działu obsługi klienta - takie jak choćby anulowanie biletów lub przebookowanie ich na inny termin. Chatboty stały się popularnym sposobem utrzymywania przez organizacje kontaktu z klientami i odpowiadania na ich pytania i wątpliwości. Można je znaleźć zarówno na stronach internetowych, jak i w aplikacjach i należy się spodziewać intensywnego rozwoju tego działu informatyki - zatem także rosnącego zapotrzebowania na specjalistów do spraw natural language processing.

Wybrane bestsellery

O autorze kursu video

Anna Kotarba - z zawodu statystyk, absolwentka kierunku matematyka dla przemysłu i gospodarki na Politechnice Wrocławskiej.

Jeśli akurat nie wykonuje analiz, to najpewniej przekazuje swoją wiedzę innym. Ma czternastoletnie doświadczenie w uczeniu matematyki, od sześciu lat prowadzi szkolenia z analizy danych i technik big data.

Założycielka szkoły Korkujemy.online. Pomaga firmom identyfikować kluczowe zmienne i wdrażać dobre praktyki analityczne. Po godzinach najczęściej można ją spotkać na górskich szlakach lub w podróży.

Najlepsze w byciu statystykiem jest to, że możesz się bawić na podwórku u wszystkich.

Oceny i opinie klientów: NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python Anna Kotarba (2)

Informacja o opiniach
Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniającej do uzyskania rabatu w ramach Programu Kadr.
5.5
  • 6 (1)
  • 5 (1)
  • 4 (0)
  • 3 (0)
  • 2 (0)
  • 1 (0)
  • Jednym słowem: znakomity. Taki ten kurs jest. Bardzo spójny, zwięzły. Lektorki słucha się z przyjemnością. Same wartościowe informację, bez udziwnień językowych. Wykorzystano popularne biblioteki również z uwzględnieniem języka polskiego, tam gdzie było to możliwe. Chciałbym więcej przykładów, może ćwiczenia.

    Rozwiń »
    Opinia: Piotr Opinia dodana: 2024-08-11 Ocena: 6   
    Opinia potwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
  • Ok

    Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2025-10-01 Ocena: 5   
    Opinia potwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
więcej opinii »

Szczegóły kursu

Dane producenta » Dane producenta:

Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
Format: Online
Data aktualizacji: 2023-12-21
ISBN: 978-83-832-2591-3, 9788383225913
Numer z katalogu: 190690

Videopoint - inne kursy

Kurs video
104,30 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności