Analisi del Sentimento con Python: Costruire Modelli di Classificazione del Testo โ€” WalkSelf
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Analisi del Sentimento con Python: Costruire Modelli di Classificazione del Testo

Impara come pulire i dati testuali, costruire classificatori di machine learning ed estrarre intuizioni emotive da recensioni e post sui social media usando Python.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

In un'era dominata dai dati testualiโ€”dalle recensioni di prodotti agli aggiornamenti sui social mediaโ€”comprendere l'opinione pubblica รจ un'abilitร  fondamentale per il processo decisionale basato sui dati. Estrarre intuizioni emotive significative da migliaia di file di testo non strutturati puรฒ sembrare opprimente senza gli strumenti programmatici giusti. Questo corso basato su testo ti guida dalle basi della programmazione Python alla costruzione dei tuoi modelli di classificazione del sentimento. Imparerai a pulire il testo grezzo, convertire le parole in dati numerici che gli algoritmi di machine learning possono comprendere e valutare quanto bene i tuoi modelli si comportano su set di dati reali. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning, concentrandosi sulla classificazione supervisionata per il testo. - Applicare pratiche di programmazione Python moderne, inclusi i type hints, per strutturare pipeline di elaborazione del testo pulite e leggibili. - Praticare tecniche di pre-elaborazione del testo come la tokenizzazione, la rimozione delle stop-word e la lemmatizzazione. - Configurare modelli di vettorizzazione per trasformare i dati testuali in caratteristiche numeriche per il machine learning. - Costruire e addestrare un classificatore di regressione logistica per prevedere il sentimento positivo e negativo nelle recensioni dei clienti. - Esplorare moderni modelli transformer pre-addestrati per capire come funziona oggi l'analisi del sentimento all'avanguardia. Inizierai esplorando la terminologia fondamentale del machine learning e i concetti di base dell'elaborazione del testo. Da lรฌ, progredirai attraverso spiegazioni scritte passo-passo ed esempi di codice, passando dalla pulizia di base dei dati all'addestramento e al test del tuo modello di classificazione finale. Questo corso รจ progettato per principianti che desiderano imparare l'elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning da zero, senza alcuna esperienza precedente nell'analisi del sentimento richiesta. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere dei dati testuali e costruire il tuo primo modello di analisi del sentimento.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 54 min di contenuto pratico

Recensioni (3)

ะ›ัะทะทะฐั‚ ะัƒั€ะฟะตะธัะพะฒะฐ KZ
โ˜… 5 ยท 15 luglio 2026

Corso: Che fantastica esperienza di apprendimento. Gli esempi erano perfetti e hanno davvero aiutato a solidificare i concetti.

Leo Turner NZ Studente verificato
โ˜… 3 ยท 28 giugno 2026

Hmm, non sono sicuro che questo sia per principianti assoluti. Assume un po 'di conoscenza precedente che non รจ stata insegnata esplicitamente.

Arthur Michel FR Studente verificato
โ˜… 5 ยท 10 giugno 2026

Questa รจ stata una buona introduzione. La struttura รจ logica e copre le basi in modo efficace.Potrebbe essere troppo introduttivo per gli studenti avanzati.

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverรฒ un certificato? +

Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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