Практическая текстовая аналитика с Python

Неструктурированные текстовые данные окружают нас, от отзывов клиентов до сообщений в социальных сетях. Этот курс позволит вам преобразовать эту необработанную информацию в практические выводы. Завершив этот курс, вы получите фундаментальное понимание принципов текстового майнинга и практические навыки обработки, анализа и интерпретации текстовых данных с использованием современных библиотек Python, что позволит вам обнаружить шаблоны и настроения. Что вы узнаете: * Понять основные концепции текстового анализа и обработки естественного языка. * Применять основные методы предварительной обработки текста для очистки и подготовки необработанных текстовых данных. * Выполнить анализ настроений, чтобы оценить мнения и эмоции в тексте. * Откройте скрытые темы и структуры в больших текстовых коллекциях с помощью тематического моделирования. * Реализация текстовых моделей классификации для таких задач, как обнаружение спама или категоризации. * Использовать современные библиотеки Python для эффективной обработки и анализа текстовых данных. * Изучение основных понятий векторизации текста и вложений для представления текста в цифровой форме. Курс развивается от основных концепций текстового анализа и подготовки данных до практического применения анализа настроений, моделирования тем и классификации текста, все это демонстрируется с помощью упражнений с руководством. Этот курс предназначен для новичков в области науки о данных, аналитики или программирования, которые хотят узнать, как извлекать сведения из текстовых данных. Не требуется предыдущий опыт работы с текстовым анализом или обработкой естественного языка. Начните свое путешествие в мир текстового анализа и раскройте силу неструктурированных данных.