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★ 3.2(4)⏱ 2 h 42 min📚 27 aulas
Processamento de linguagem natural com Python: SpaCy, NLTK e aprendizado profundo
Domine o processamento de texto e crie modelos de machine learning para análise de sentimento, detecção de spam e classificação de texto usando Python, SpaCy e NLTK.
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Sobre este curso
Dados de texto estão em toda parte, mas transformar texto bruto e não estruturado em insights acionáveis requer técnicas especializadas.Este curso escrito orienta você através dos conceitos fundamentais do Processamento de Linguagem Natural (NLP) usando Python, levando você do texto bruta para modelos de classificação inteligentes.
Você progredirá desde a compreensão da manipulação básica de texto até a implantação de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para tarefas do mundo real. Ao trabalhar através de explicações escritas claras e exemplos de código estruturado, você aprenderá a limpar texto, extrair recursos-chave e construir pipelines de classificação para análise de sentimento, detecção de spam e extração de informações.
O que você vai aprender:
- Limpe e pré-processe dados de texto bruto usando NLTK e SpaCy para prepará-lo para algoritmos de aprendizado de máquina.
- Converta texto em representações numéricas usando técnicas como TF-IDF, Word2Vec, GloVe e incorporações semânticas modernas.
- Construa e avalie modelos de classificação de texto para análise de sentimento, detecção de spam e categorização de documentos usando o Scikit-Learn.
- Implemente arquiteturas de aprendizado profundo, incluindo LSTMs, para capturar padrões sequenciais em dados de texto.
- Extraia informações estruturadas, como entidades e palavras-chave para aplicações práticas, como análise de currículo.
- Entenda como os modelos modernos baseados em transformadores se baseiam em técnicas fundamentais de PNL.
O curso começa com o processamento de texto principal e os fundamentos do Python antes de avançar para pipelines de aprendizado de máquina e arquiteturas de aprendizagem profunda.Você explorará fluxos de trabalho práticos de classificação de texto passo a passo, garantindo uma sólida compreensão da teoria e da implementação.
Projetado para iniciantes com um interesse básico em Python, este curso não requer experiência prévia em ciência de dados ou aprendizado de máquina.
Comece a ler hoje para desbloquear o poder dos dados de texto e construir seus primeiros modelos de PNL.
O que você vai receber
📜Certificado de conclusão Adicione ao seu perfil do LinkedIn
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♾️Acesso vitalício Volte quando quiser, sem expirar
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💸Reembolso em 14 dias Sem perguntas
⚡Curto e focado 2 h 42 min de conteúdo prático
Certificado de conclusão
Cada curso que você conclui na PickAClass emite uma credencial como esta — original, com seu próprio código, verificável por URL e detalhada sobre o que foi de fato demonstrado.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificável
Documento
Certificado de Maestria
Isto certifica que
Nome Sobrenome
demonstrou com sucesso o domínio de
Processamento de linguagem natural com Python: SpaCy, NLTK e aprendizado profundo
Habilidades demonstradas
✓
Análise de padrões comportamentais
Fundamental
1.2 h
✓
Estruturas de arquitetura de decisão
Proficiente
1.4 h
✓
Design de testes A/B
Proficiente
1.7 h
✓
Redação comportamental
Avançado
1.9 h
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PickAClass — Nome Sobrenome
Processamento de linguagem natural com Python: SpaCy, NLTK e aprendizado profundo
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Detalhe de desempenho
Resumo do curso
Aulas concluídas14 / 14
Questões de prática26 / 28
Tarefas enviadas4 (méd. 4.5 / 5)
Projeto finalAvaliado — 4.6 / 5
Prática total6.2 h
Benchmark de desempenho
Posição na coorteTop 12% de 1,625
Tempo até concluir11 dias (mediana: 22)
Pontuação de domínio91 / 100
Pontuação das questões de prática94%
Verificação de habilidadeTrilha de habilidade verificada