Natural Language Processing (NLP) mit Python

Dieses zweitägige Seminar soll die Fähigkeiten vermitteln, mit Python unstrukturierte Daten mittels Natural Language Processing (NLP) zu bearbeiten und zu analysieren.

Termine Offene Schulungen

Angebotsgarantie! Seminar wird ab einer Anmeldung durchgeführt!

Präsenzveranstaltungen in Wiesbaden an 2 Tagen: 990,- € pro Person (netto)

Termine: aktuell auf Anfrage!


Lernziele und Agenda

Lernziele
  • Überblick der Methoden des Natural Language Processing 
  • Tokenization, Lemmantization, POS-Tagging 
  • Named Entity Tagging 
  • Data extraction 
  • Sentiment-Analysen 
  • Word- und Dokument- Frequenzen (tf-idf) 
  • Korrelationen in Texten (n-Gramme) 
  • Topic Modelling rNNs
  • Optional: Übertragung der Inhalte auf Ihr Projekt
Agenda
Teil 1:
  • Überblick der Methoden des Natural Language Processing 
  • Data preparation in NLP-Aufgaben (Tokenization, Tagging, Lemma) 
  • Data extraction mittels Pattern Recognition 
  • Sentiment-Analysen
Teil 2:
  • Muster in Texten erkennen (tf-idf, Korrelationen) 
  • Topic Modelling 
  • Texte klassifizieren mit rNNs (Deep Learning)
Übungen entlang einer Fallstudie 

Inhalt

Der Kurs richtet sich an alle, die Texte analysieren wollen, um Themen, Gemütslagen (Sentiments) oder Cluster zu analysieren. Dieser Kurs ist auf zwei Tage verteilt. Am ersten Tag werden vor allem die vorbereitenden Schritte der NLP-Analysen vorgestellt. 

Der zweite Tag analysiert die vorbereiteten Texte. Es werden Muster und Themen extrahiert, wie auch Texte klassifiziert

Das Seminar NLP mit Python erleichtert den Einstieg in die automatisierte Textanalyse und -Klassifikation, denn of ist im Vorfeld nicht klar, welche Verfahren geeignet sind und wie die Daten vorzubereiten sind.

Die Umsetzung erfolgt immer praktisch, gerne anhand einer Fallstudie (wird im Vorfeld des Seminars besprochen).

Buchen Sie ein Firmenseminar, so schneiden wir die Inhalte natürlich gerne auf ihre Bedürfnisse zu und schulen auch an ihren Daten. Sprechen Sie uns einfach an!

INHOUSE-SEMINAR

Seminardurchführung am Standort des Kunden

1.290,00
pro Tag bis 4 Teilnehmer zzgl. gesetzlicher USt

  • Alle Inhalte der Inhouse-Seminare werden individuell zugeschnitten und zielgruppenspezifisch vermittelt.
    Intensive Nachbetreuung ermöglicht den Teilnehmern ihre Kenntnisse in kürzester Zeit umzusetzen
    .
  • Empfohlene Seminardauer: 2 Tage
  • Leihgebühren Schulungsnotebook (auf Wunsch): 35,- Euro (pro Tag, pro Schulungsrechner)
  • Telefon: +49 611 531 500 91
  • E-Mail: training@masem-training.de

firmen webinar

Ideal für das Home-Office oder dezentrale Arbeitsgruppen

€1.290,00
pro Tag bis 4 Teilnehmer zzgl. gesetzlicher USt

  • Bei Seminaren in unserem virtuellen Klassenzimmer genießen Sie alle Vorteile der Inhouse-Seminare. Dabei nutzen Sie Ihre eigenen Rechner und erhalten von uns den gleichen Service in der gleichen hohen Qualität bei weniger Aufwand!
  • Kursdauer: Nach Absprache!
  • Telefon: +49 611 531 500 91
  • E-Mail: training@masem-training.de

Hintergrundinformationen zu Python 3

Sie wollen, ehe Sie ein Python Seminar buchen, etwas mehr erfahren, was Python ist und kann? Python ist eine Programmiersprache, die unter der Python Software Foundation License veröffentlich wurde (Open Source). Hauptaugenmerk der Sprache liegt auf der Einfachheit in der Lösung informatischer Problemstellungen. Python 3 ist dabei nun der Nachfolger von Python 2, eine lange Zeit wurden beide parallel genutzt. Ein eher knapper Programmierstil erhöht die Lesbarkeit des Codes. Python unterstützt dabei sowohl die funktionale als auch die objektorientierte Programmierung. Eine dynamische Typisierung stellt sowohl einen Vor- als auch einen Nachteil dar. Von Vorteil ist dies in der Nutzung von Python als Skriptsprache (dies bietet in der interaktiven Analyse von Datensätzen im Data Science z.B. einen großen Vorteil). Eine Besonderheit in der Programmierung stellt sicher die Strukturierung durch Einrücken dar. Python ist die Programmiersprache des Jahres 2020 (TIOBE-Index), was sicher an der zunehmenden Beliebtheit in den Bereichen Data Science, Deep Learning und Natural Language Processing liegt.

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