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, Gensim, NLTK, textaCy, spaCy
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
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
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile