Visão Geral

Curso Natural Language Processing in Data Science "Processamento de linguagem natural em ciência de dados", Domine a PNL para o sucesso dos negócios: gere insights, automação e experiência do cliente. O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um campo da inteligência artificial e da linguística computacional que se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana. Envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos para permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem natural.

Técnicas e modelos de PNL são empregados para extrair insights, derivar significado e fazer previsões a partir de dados textuais.

Ao incorporar a PNL em projetos de ciência de dados, os analistas e cientistas de dados podem aproveitar as informações valiosas contidas nos dados textuais, obter insights e construir modelos preditivos que incorporam os recursos de compreensão da linguagem necessários para muitas aplicações do mundo real.

Este Curso Natural Language Processing in Data Science, atendem às necessidades e desafios específicos enfrentados pelas organizações no aproveitamento das tecnologias de PNL. 

Por que o processamento de linguagem natural para o seu negócio?

• Desbloqueando dados linguísticos: Ao aproveitar as técnicas de PNL, você pode aproveitar grandes quantidades de informações textuais e transformá-las em conhecimento acionável.
• Experiência aprimorada do cliente: a PNL permite analisar feedback do cliente, tíquetes de suporte, interações de mídia social e avaliações, permitindo que você entenda os sentimentos, preferências e necessidades do cliente. ‍
• Business Intelligence aprimorado: ao aproveitar as técnicas de PNL, você pode obter insights mais profundos a partir de dados de texto, descobrir padrões e detectar tendências. Isso permite que sua empresa tome decisões baseadas em dados, identifique oportunidades de mercado, realize análises competitivas e impulsione a inovação em sua empresa.

Objetivo

Após realizar este Curso Natural Language Processing in Data Science, você será capaz de:

• Obtenha uma compreensão sólida dos conceitos, técnicas e modelos fundamentais usados ​​no Processamento de Linguagem Natural.
• Aprenda as diversas aplicações da PNL em cenários do mundo real e domínios da indústria. 
• Ganhe experiência prática na aplicação de técnicas de PNL, como pré-processamento de texto, análise de sentimento, classificação de texto, etc.
• Desenvolva habilidades práticas na implementação de soluções de PNL usando bibliotecas e estruturas populares.
• Aprenda como personalizar e ajustar modelos de PNL para atender aos requisitos específicos de sua organização e aos desafios específicos de domínio.
• Receba treinamento em métricas e técnicas de avaliação para avaliar o desempenho e a qualidade dos modelos de PNL
• Aprenda como integrar recursos de PNL em fluxos de trabalho, sistemas ou aplicativos de negócios existentes.

Publico Alvo

• Cientistas de Dados
• Engenheiros de software
• Analistas de dados
• Analistas de negócios
• Engenheiros de dados 

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Natural Language Processing‍

1. An overview of NLP, its applications, and its significance in data science.‍

Text Preprocessing‍

1. Techniques for cleaning and transforming raw text data before further analysis.‍

Tokenization and Lemmatization‍

1. Breaking down text into individual words or tokens and reducing them to their base or root form.‍

Part-of-Speech Tagging‍

1. Assigning grammatical tags to words in a sentence for syntactic analysis.‍

Named Entity Recognition‍

1. Identifying and classifying named entities like people, organizations, and locations in text.‍

Sentiment Analysis‍

1. Analyzing and determining the sentiment or emotional tone expressed in textual data.‍

Text Classification‍

1. Categorizing text into predefined classes or categories based on its content or characteristics.‍

Topic Modeling‍

1. Extracting latent topics or themes from a collection of documents.‍

Word Embeddings‍

1. Representing words as dense vectors to capture semantic relationships and meaning.‍

Language Modeling‍

1. Developing models that generate coherent and contextually relevant text.‍

Sequence Labeling ‍

1. Assigning labels or tags to each element in a sequence, such as part-of-speech or named entity labels.

‍Machine Translation‍

1. Automatically translating text from one language to another.

Question Answering‍

1. Building systems that understand and generate responses to questions based on given contexts or documents.

Text Summarization ‍

1. Generating concise summaries of longer texts while preserving key information.

Information Extraction‍

1. Identifying and extracting structured information from unstructured text, such as relationships and entities.

Chatbot Development

1. ‍Creating conversational agents capable of understanding and responding to user queries.‍

Text Similarity and Clustering‍

1. Measuring the similarity or clustering of text documents based on their content.

Language Generation

1. ‍Generating natural language text for various applications, such as dialogue systems or content generation.‍

Speech Recognition

1. ‍Converting spoken language into written text.‍

Ethical Considerations in NLP‍

1. Exploring ethical implications, biases, and privacy concerns in NLP applications.