Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in Daten/Data Science

Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) -Verstehen Sie die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ihre Bedeutung für die Datenwissenschaft. -Erfahren Sie, wie NLP mithilfe von Rechenmodellen bei der Analyse und Interpretation der menschlichen Sprache hilft. -Überblick über die wichtigsten Techniken, die in der NLP verwendet werden, einschließlich Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung. Textvorverarbeitung und Feature-Engineering -Lernen Sie die wesentlichen Schritte der Textvorverarbeitung kennen, wie z. B. Textbereinigung, Entfernen von Stoppwörtern und Umgang mit Interpunktion. -Erkunden Sie Verfahren zur Merkmalsextraktion wie Bag-of-Words (BoW), Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) und Worteinbettungen. -Verstehen Sie die Rolle von Wortvektoren und wie sie Textdaten für Algorithmen des maschinellen Lernens darstellen. Modelle des maschinellen Lernens für NLP -Lernen Sie, wie Sie Algorithmen des maschinellen Lernens wie Naive Bayes, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines auf NLP-Aufgaben anwenden. -Erkunden Sie Textklassifizierungstechniken für Aufgaben wie Spam-Erkennung, Stimmungsanalyse und Themenmodellierung. -Verstehen Sie, wie NLP-Modelle trainiert und bewertet werden und wie ihre Leistung verbessert werden kann. Deep Learning für NLP -Tauchen Sie ein in Deep-Learning-Techniken, die in NLP verwendet werden, wie z. B. rekurrente neuronale Netze (RNN) und Transformatoren. -Lernen Sie fortgeschrittene NLP-Modelle wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) kennen. -Praktische Erfahrung mit der Implementierung von Deep-Learning-Modellen für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung und Textgenerierung. Anwendungen von NLP in der Datenwissenschaft -Erkunden Sie reale Anwendungen von NLP in verschiedenen Branchen, wie Chatbots, Automatisierung des Kundendienstes und Stimmungsanalyse. -Erfahren Sie, wie NLP zur Analyse großer Mengen von Textdaten, wie Social-Media-Posts, Produktbewertungen und Kundenfeedback, eingesetzt werden kann. -Studieren Sie Fallbeispiele, in denen NLP zur Lösung geschäftlicher Herausforderungen und zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten eingesetzt wurde.

Zielgruppe

-Arbeitssuchende, die sich weiterbilden möchten, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und ihre Beschäftigungsfähigkeit auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt zu verbessern. -Arbeitssuchende, die ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern oder sich durch den Erwerb praktischer Kenntnisse für neue Aufgaben qualifizieren möchten. -Quereinsteiger, die sich in diesem Bereich neu orientieren und ihre Karrierechancen verbessern oder ihre Karriere durch den Erwerb spezialisierter Fähigkeiten vorantreiben möchten. -Menschen, die in Unternehmen, Agenturen und Beratungsfirmen arbeiten oder arbeiten wollen, die in diesem Bereich tätig sind -Menschen, die sich in diesem Bereich spezialisieren und sich solides praktisches Wissen aneignen wollen, um benutzerfreundliche, barrierefreie und effektive digitale Lösungen zu entwickeln.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Trägerzertifikat sowie Abschlussprojekt

Förderungsmöglichkeiten

ja

Teilnahmevorraussetzungen

-Motivation und Interesse an IT, Design und Softwareentwicklung -Gute Computerkenntnisse (PC/Mac) -Teilnahme an einer unverbindlichen Beratung

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined