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Cursos de Data/Cursos de Big Data/Curso Text Mining y NLP con Python

Curso de Text Mining y NLP con Python

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Con este curso podrás aprender a crear aplicaciones NLP con los distintos módulos que se ofrecen para Python y así crear soluciones para la generación resumen, filtrado y clasificación de textos, además de sistemas de análisis de vocabulario y sentimientos

Formación en Text Mining y NLP con Python bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Text Mining y NLP con Python

Desarrolladores Python que quieran crear aplicaciones NLP a través de los distintos módulos de Machine Learning para Python en la actualidad.

Objetivos de nuestro curso de Text Mining y NLP con Python

Apreneder qué el Text Mining y qué puede aportar a una compañía
Aprender qué es el Procesado Natular del Lenguaje (NLP) y qué puede aportar a una compañía
Aprender a utilizar las distintas soluciones ofrecidas en Python para Text Mining y NLP
Aprender a crear aplicaciones completas NLP y Machine Learning desde 0
Aprender a crear con Python: Generadores de texto, clasificadores y etiquetado de textos, analizadores de significado de vocabulario y sentimientos, resúmenes de textos, filtros, reconocimento de entidades nombradas (NER) y otros proyectos

Qué vas a aprender en nuestro curso de Text Mining y NLP con Python

Requisitos de nuestro curso de Text Mining y NLP con Python

Experiencia previa desarrollando con Python (v3 o superior) y conocimentos básicos de Machine Learning
Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
Tener instalados previamente en el equipo: Python (3 o superior), Anaconda, Git y Docker Desktop
Tener acceso a una cuenta activa de Google con acceso a Google Cloud Platform que puedas utilizar durante el curso para realizar los ejemplos prácticos
Se recomienda tener experiencia dockerizando aplicaciones Python

Temario del curso de Text Mining y NLP con Python

tema 1

Introducción al Text Mining y NLP

Definición y conceptos básicos de Text Mining y NLP.
Aplicaciones y casos de uso en la industria.
Instalación y configuración del entorno de desarrollo (Python, Jupyter Notebooks, bibliotecas necesarias).

tema 2

Preprocesamiento de Texto

Limpieza de datos: eliminación de ruido y caracteres especiales.
Tokenización de texto.
Normalización: lematización y stemming.
Eliminación de stopwords.

tema 3

Representación de Texto

Bolsas de palabras (Bag of Words).
Matrices de frecuencia de términos (TF-IDF).
Word embeddings (Word2Vec, GloVe).

tema 4

Análisis de Sentimientos

Introducción al análisis de sentimientos.
Técnicas de clasificación de sentimientos.
Implementación de un modelo de análisis de sentimientos con Python.

tema 5

Modelos de Lenguaje

Introducción a los modelos de lenguaje.
Modelos n-gram.
Modelos basados en redes neuronales (RNN, LSTM).

tema 6

Extracción de Información

Reconocimiento de entidades nombradas (NER).
Extracción de relaciones y patrones.
Implementación de sistemas de extracción de información con Python.

tema 7

Clasificación de Texto

Introducción a la clasificación de texto.
Algoritmos de clasificación: Naive Bayes, SVM, Random Forest.
Implementación de modelos de clasificación de texto con Python.

tema 8

Clustering de Texto

Introducción al clustering de texto.
Algoritmos de clustering: K-means, DBSCAN.
Aplicación de técnicas de clustering en textos.

tema 9

Topic Modeling

Introducción a los modelos de tópicos.
LDA (Latent Dirichlet Allocation).
Implementación de topic modeling con Python.

tema 10

Generación de Texto

Introducción a la generación de texto.
Modelos de generación de texto basados en RNN y LSTM.
Implementación de un generador de texto con Python.

tema 11

Traducción Automática

Fundamentos de la traducción automática.
Implementación de modelos seq2seq.
Uso de modelos preentrenados para la traducción automática.

tema 12

Chatbots y Asistentes Virtuales

Introducción a los chatbots.
Construcción de chatbots con Python y bibliotecas especializadas.
Integración de chatbots en aplicaciones web.

tema 13

Evaluación de Modelos de NLP

Métricas de evaluación para modelos de NLP.
Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
Interpretación y mejora de resultados.

tema 14

Proyecto Final

Desarrollo de un proyecto integral de Text Mining y NLP.

Preguntas Frecuentes de Text Mining y NLP con Python

¿Cuáles son los Beneficios del curso Text Mining y NLP con Python?

El curso te permitirá desarrollar habilidades analíticas avanzadas, interpretar grandes volúmenes de datos no estructurados y aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural en proyectos empresariales.

¿El curso de Text Mining y NLP con Python se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso es bonificable a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE), lo que permite a las empresas recuperar parte del coste de la formación.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Text Mining y NLP con Python?

El curso se imparte en modalidad online y en aula virtual personalizada, adaptándose así a las necesidades específicas de cada empresa.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Text Mining y NLP con Python?

Desarrollarás habilidades para extraer y analizar datos textuales, aplicar técnicas de machine learning, y utilizar herramientas de procesamiento de lenguaje natural para generar insights valiosos a partir de datos no estructurados.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Text Mining y NLP con Python?

Puedes inscribirte en el curso rellenando los formularios que aparecen en nuestra página web. Una vez completado el formulario, un representante se pondrá en contacto contigo para finalizar el proceso de inscripción.