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Curso de Gensim

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Este curso de Gensim te capacitará para aplicar modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural, como LDA y Word2Vec, optimizando el análisis de texto en diversos entornos. Aprenderás técnicas para modelado de tópicos, creación de embeddings y preprocesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos textuales.

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Formación en Gensim bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Gensim

Este curso está dirigido a analistas de datos, desarrolladores de software, científicos de datos y profesionales del análisis de texto que deseen utilizar Gensim para modelado de tópicos y generación de representaciones de texto.

Objetivos de nuestro curso de Gensim

  • Comprender los fundamentos de Gensim y su importancia en NLP.
  • Aprender a aplicar técnicas de modelado de tópicos con LDA.
  • Implementar embeddings de palabras con Word2Vec y FastText.
  • Preprocesar grandes volúmenes de datos textuales para análisis eficiente.
  • Optimizar el rendimiento de los modelos de NLP utilizando Gensim.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Gensim

Este curso de Gensim te capacitará para aplicar modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural, como LDA y Word2Vec, optimizando el análisis de texto en diversos entornos. Aprenderás técnicas para modelado de tópicos, creación de embeddings y preprocesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos textuales.

Requisitos de nuestro curso de Gensim

  • Conocimientos de Python y NLP.
  • Experiencia con bibliotecas como Pandas y NumPy.
  • Instalación de Python 3.8 o superior.
  • Espacio libre mínimo de 10 GB en disco.
  • Hardware recomendado: 8GB de RAM, 2 GHz CPU.

Temario del curso de Gensim

tema 1

Introducción a Gensim

  • ¿Qué es Gensim y por qué es importante en NLP?
  • Instalación y configuración del entorno.
  • Primeros pasos con Gensim.
  • Comparación de Gensim con otras bibliotecas NLP.
  • Principales aplicaciones en la industria.
  • Exploración de la documentación oficial.
  • Beneficios de usar Gensim para análisis de texto.
  • Análisis de casos de uso reales.
  • Práctica: creación de una instalación funcional de Gensim.
  • Mejores prácticas al trabajar con Gensim.
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tema 2

Preprocesamiento de Datos de Texto

  • Tokenización de textos.
  • Eliminación de stopwords.
  • Lemmatización y stemming.
  • Conversión a minúsculas y eliminación de caracteres especiales.
  • Construcción de diccionarios con Gensim.
  • Uso de la clase `Dictionary` para crear vocabularios.
  • Aplicación de técnicas de normalización.
  • Eliminación de palabras poco frecuentes.
  • Práctica: preprocesamiento de un conjunto de datos de noticias.
  • Evaluación de resultados tras la limpieza de datos.
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tema 3

Representación de Texto con Bag of Words

  • Introducción al modelo de Bag of Words (BoW).
  • Creación de matrices de frecuencia de palabras.
  • Conversión de texto a representaciones numéricas.
  • Uso de la clase `Corpus` en Gensim.
  • Filtrado de términos irrelevantes.
  • Exploración de términos frecuentes y distribución.
  • Práctica: creación de un modelo BoW con Gensim.
  • Comparación de BoW con modelos de embeddings.
  • Aplicaciones de BoW en clasificación de texto.
  • Limitaciones y mejores prácticas.
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tema 4

TF-IDF con Gensim

  • Introducción a la técnica de TF-IDF.
  • Creación de representaciones ponderadas de texto.
  • Uso del modelo `TfidfModel` en Gensim.
  • Interpretación de los valores de ponderación.
  • Comparación entre BoW y TF-IDF.
  • Práctica: análisis de textos usando TF-IDF.
  • Uso de Gensim para transformar grandes corpus.
  • Técnicas avanzadas de preprocesamiento.
  • Visualización de términos ponderados.
  • Aplicaciones prácticas en motores de búsqueda.
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tema 5

Modelado de Tópicos con LDA

  • Introducción al algoritmo Latent Dirichlet Allocation (LDA).
  • Configuración y entrenamiento de modelos LDA en Gensim.
  • Interpretación de resultados de modelado de tópicos.
  • Ajuste de hiperparámetros para mejorar resultados.
  • Evaluación de la coherencia de los tópicos generados.
  • Visualización de tópicos con pyLDAvis.
  • Práctica: modelado de tópicos en textos de redes sociales.
  • Comparación con otras técnicas de modelado de tópicos.
  • Mejores prácticas en modelado de tópicos.
  • Limitaciones de LDA y cómo superarlas.
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tema 6

Word2Vec: Representación de Palabras en Espacios Vectoriales

  • Introducción al concepto de embeddings de palabras.
  • Entrenamiento de modelos Word2Vec en Gensim.
  • Métodos de entrenamiento: CBOW vs Skip-gram.
  • Evaluación de calidad de embeddings generados.
  • Búsqueda de palabras similares en el espacio vectorial.
  • Visualización de embeddings con PCA y t-SNE.
  • Práctica: generación de embeddings en corpus personalizados.
  • Comparación de Word2Vec con TF-IDF y BoW.
  • Aplicaciones de Word2Vec en clasificación y recomendación.
  • Mejores prácticas en el uso de Word2Vec.
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tema 7

FastText: Embeddings Mejorados para Texto

  • Introducción a FastText y su diferencia con Word2Vec.
  • Implementación de modelos FastText en Gensim.
  • Manejo de sub-palabras y representación de caracteres.
  • Evaluación de calidad de los embeddings generados.
  • Práctica: comparación entre FastText y Word2Vec.
  • Aplicaciones de FastText en idiomas morfológicamente ricos.
  • Integración de FastText con otras herramientas de NLP.
  • Visualización de relaciones entre palabras.
  • Mejores prácticas en el entrenamiento de modelos FastText.
  • Uso de modelos pre-entrenados de FastText.
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tema 8

Similitud de Documentos con Gensim

  • Introducción a la comparación de textos con Gensim.
  • Cálculo de similitud utilizando diferentes modelos.
  • Implementación de modelos basados en LDA y TF-IDF.
  • Práctica: búsqueda de documentos similares en un corpus.
  • Uso del índice de similitud en grandes volúmenes de datos.
  • Visualización de relaciones entre documentos.
  • Optimización del rendimiento en comparaciones de texto.
  • Aplicaciones en motores de búsqueda y recomendación.
  • Mejores prácticas en la comparación de documentos.
  • Evaluación de precisión y recall en la similitud.
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tema 9

Optimización del Rendimiento en Gensim

  • Estrategias para procesar grandes volúmenes de datos.
  • Uso de técnicas de streaming para carga eficiente.
  • Implementación de paralelización en entrenamientos.
  • Configuración de memoria óptima para modelos grandes.
  • Práctica: optimización de un pipeline de modelado de tópicos.
  • Uso eficiente de recursos en la nube.
  • Evaluación de rendimiento con métricas clave.
  • Comparación de configuraciones de entrenamiento.
  • Aplicación de técnicas de reducción de dimensionalidad.
  • Mejores prácticas para el ajuste de rendimiento.
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tema 10

Evaluación y Mejora de Modelos de Gensim

  • Introducción a la evaluación de modelos de NLP.
  • Métricas de calidad para modelos de tópicos (coherencia y perplexidad).
  • Evaluación de modelos de embeddings con analogías y similitud.
  • Técnicas para mejorar la coherencia de modelos LDA.
  • Comparación de modelos utilizando diferentes corpus.
  • Práctica: evaluación de modelos en conjunto de datos de prueba.
  • Uso de validación cruzada para medir la efectividad.
  • Interpretación de métricas de rendimiento.
  • Mejores prácticas para ajuste de hiperparámetros.
  • Documentación de la evolución de modelos.
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tema 11

Gensim y su Integración con Otras Herramientas de NLP

  • Conexión de Gensim con bibliotecas como NLTK y spaCy.
  • Uso de Gensim en combinación con pandas para análisis de datos.
  • Implementación de pipelines NLP con Gensim y Scikit-learn.
  • Integración con modelos preentrenados de Transformers.
  • Práctica: creación de un pipeline de análisis completo.
  • Beneficios de combinar múltiples herramientas NLP.
  • Estrategias para la interoperabilidad de librerías.
  • Comparación de rendimiento entre diferentes herramientas.
  • Casos de éxito de integración de Gensim con otros frameworks.
  • Mejores prácticas para la integración en proyectos empresariales.
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tema 12

Construcción de Sistemas de Recomendación con Gensim

  • Introducción a sistemas de recomendación basados en texto.
  • Uso de modelos de tópicos para recomendaciones personalizadas.
  • Implementación de sistemas de recomendación con Word2Vec.
  • Técnicas de filtrado colaborativo con embeddings.
  • Práctica: recomendación de artículos en función de contenido.
  • Evaluación de la efectividad de los sistemas recomendadores.
  • Visualización de resultados de recomendación.
  • Optimización de los modelos para mejorar la relevancia.
  • Uso de datos de usuario para afinar recomendaciones.
  • Aplicaciones empresariales de los sistemas de recomendación.
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tema 13

Implementación de Procesos de Producción con Gensim

  • Despliegue de modelos de Gensim en entornos productivos.
  • Creación de APIs para servir modelos NLP.
  • Práctica: implementación de una API REST con Flask y Gensim.
  • Automatización de flujos de procesamiento de datos.
  • Estrategias para actualización periódica de modelos.
  • Monitoreo y evaluación de modelos en producción.
  • Optimización del rendimiento de modelos en servidores.
  • Manejo de grandes volúmenes de datos en producción.
  • Prácticas para asegurar la escalabilidad de los modelos.
  • Documentación de procesos de producción.
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tema 14

Uso de Gensim en Big Data con Apache Spark

  • Introducción a la integración de Gensim con Spark.
  • Configuración de Gensim en entornos distribuidos.
  • Práctica: procesamiento de grandes corpus con Spark y Gensim.
  • Beneficios de la paralelización en grandes conjuntos de datos.
  • Comparación de rendimiento entre ejecución local y distribuida.
  • Estrategias de optimización para NLP en entornos distribuidos.
  • Uso de Spark MLlib para combinar modelos de Gensim.
  • Casos de uso de Gensim en Big Data.
  • Limitaciones y desafíos al trabajar con datos masivos.
  • Mejores prácticas para la implementación en producción.
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tema 15

Personalización de Modelos en Gensim

  • Introducción a la personalización de modelos NLP.
  • Adaptación de embeddings a dominios específicos.
  • Creación de vocabularios especializados.
  • Entrenamiento de modelos con datos etiquetados.
  • Práctica: ajuste de modelos para un sector específico.
  • Evaluación de la personalización en aplicaciones reales.
  • Técnicas para el ajuste fino de modelos existentes.
  • Limitaciones de la personalización de modelos.
  • Aplicaciones personalizadas en la industria.
  • Mejores prácticas para garantizar calidad en personalización.
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tema 16

Implementación de Modelos Supervisados con Gensim

  • Introducción a modelos supervisados en NLP.
  • Aplicación de técnicas de clasificación con Gensim.
  • Integración de Gensim con clasificadores de Scikit-learn.
  • Práctica: clasificación de textos con Word2Vec y LDA.
  • Evaluación de modelos supervisados.
  • Comparación entre enfoques supervisados y no supervisados.
  • Uso de embeddings preentrenados para clasificación.
  • Implementación de pipelines de clasificación NLP.
  • Interpretación de resultados de clasificación.
  • Mejores prácticas para entrenar modelos supervisados.
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tema 17

Manejo de Grandes Corpus en Gensim

  • Estrategias para manejar grandes volúmenes de datos textuales.
  • Técnicas de particionamiento y muestreo.
  • Práctica: procesamiento eficiente de corpus de gran tamaño.
  • Optimización del consumo de memoria en Gensim.
  • Uso de estructuras de datos eficientes.
  • Técnicas de compresión de datos textuales.
  • Configuración de servidores optimizados para Gensim.
  • Escalabilidad de soluciones NLP con Gensim.
  • Evaluación de rendimiento con diferentes configuraciones.
  • Mejores prácticas para análisis de grandes corpus.
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tema 18

Casos de Uso Empresariales de Gensim

  • Aplicación de Gensim en atención al cliente.
  • Análisis de reseñas de productos con LDA.
  • Implementación de chatbots con embeddings de palabras.
  • Uso de Gensim para monitoreo de redes sociales.
  • Análisis de sentimientos en opiniones de clientes.
  • Automatización de reportes y resúmenes de texto.
  • Aplicaciones en el sector financiero y legal.
  • Integración con herramientas de Business Intelligence.
  • Evaluación de impacto en la toma de decisiones.
  • Prácticas recomendadas para uso corporativo.
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tema 19

Proyecto Final: Análisis y Visualización de Opiniones del Cliente

  • Definición de los objetivos del proyecto.
  • Recopilación y preprocesamiento de datos.
  • Entrenamiento de modelos LDA y Word2Vec.
  • Visualización de tópicos y similitud de documentos.
  • Evaluación de métricas de rendimiento.
  • Optimización de modelos para mejorar resultados.
  • Generación de reportes automáticos con resultados.
  • Documentación del proceso de desarrollo.
  • Presentación de los hallazgos y recomendaciones.
  • Reflexión sobre la aplicabilidad del proyecto.
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