Good introduction to the topic. The structure was logical, and most of the examples were relevant, though I wished for more depth in certain areas.
Python Eksploracja tekstu i przetwarzanie języka naturalnego dla początkujących
Czyść, analizuj i wyodrębniaj cenne informacje z nieuporządkowanych danych tekstowych za pomocą Pythona, NLTK i nowoczesnych bibliotek przetwarzania tekstu.
-
💬
Instruktor AI
Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze. -
🕐
Zacznij kiedy chcesz
Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz. -
🌐
Po polsku
Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
Znaczna część danych na świecie jest przechowywana jako tekst nieuporządkowany, od opinii klientów po posty w mediach społecznościowych.Zrozumienie, jak programowo analizować, czyścić i analizować ten tekst, jest kluczową umiejętnością dla każdego nowoczesnego programisty lub analityka danych.
Ten pisemny kurs poprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia eksploracji tekstu za pomocą Pythona.Postępujesz od podstawowych operacji ciągów do niezbędnych technik przetwarzania języka naturalnego, umożliwiając przekształcenie surowego tekstu w uporządkowane zbiory danych gotowe do analizy lub uczenia maszynowego.
Czego się nauczysz:
- Zrozum, jak Python reprezentuje, przetwarza i manipuluje danymi tekstowymi na podstawowym poziomie.
- Zastosuj wyrażenia regularne do wyszukiwania, dopasowywania i wyodrębniania złożonych wzorców z nieuporządkowanego tekstu.
- Wyczyść i wstępnie przetworz surowe dane tekstowe za pomocą tokenizacji, lematyzowania i usuwania słów zatrzymania.
- Wykorzystaj bibliotekę NLTK do analizy struktur tekstowych, tagowania części mowy i częstotliwości wyrazów.
- Poznaj nowoczesne alternatywy NLP, takie jak spaCy, w celu wydajnego, gotowego do produkcji potoku tekstu.
- Przygotuj zbiory danych tekstowych dla modeli uczenia maszynowego za pomocą technik wektoryzacji.
Zaczniesz od podstawowej terminologii i podstawowej manipulacji ciągami, zanim przejdziesz do wyrażeń regularnych, uporządkowanych przepływów pracy czyszczących i przetwarzania języka naturalnego.Materiał jest przedstawiony za pomocą jasnych pisemnych wyjaśnień i praktycznych fragmentów kodu zaprojektowanych do praktycznej praktyki.
Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy mają podstawową wiedzę na temat programowania Pythona i chcą nauczyć się analizy tekstu.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w przetwarzaniu języka naturalnego lub uczeniu maszynowym.
Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc danych tekstowych w projektach Pythona.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
💬
Osobisty tutor AI
Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili. -
🎧
Wersja audio w zestawie
Ucz się w drodze — bez ekranu -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 14 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
3 godz praktycznej treści
Recenzje (1)
Inni uczyli się też
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
AI-Wspomagane Web Scraping: Automatyzacja Zbierania Publicznych Danych do Excela
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Czyszczenie danych zasilane przez AI
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Python Web Scraping: Zbieranie danych za pomocą Scrapy i Playwright
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Python do Web Scrapingu: Automatyzacja Zbierania Danych
Certyfikat
Praktyka
59 zł
→
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja