Praxisorientiertes Text Mining und NLP in R

Ein Großteil der Daten auf der Welt existiert als unstrukturierter Text, von Social-Media-Beiträgen bis hin zu Kundenbewertungen.Die Analyse dieses Textes ist eine wichtige Fähigkeit für moderne Data Scientists. Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie Rohtext mit R in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Sie beginnen mit den grundlegenden Konzepten der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des Text Minings und gehen dann zu praktischen Techniken für den Import, die Reinigung und die Analyse unstrukturierter Daten über. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Sentimentanalysen durchzuführen, prädiktive Textmodelle zu erstellen und mit modernen R-Paketen Bedeutung aus Online-Feeds zu extrahieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte der natürlichen Sprachverarbeitung und der Text Mining-Workflows - Reinigen und Vorverarbeiten von Rohtextdaten mit modernen R-Paketen wie tidytext und stringr - Durchführung von explorativen Datenanalysen und Sentimentanalysen anhand unstrukturierter Texte - Extrahieren Sie Textdaten von Webseiten und Online-Quellen mit modernen Scraping-Techniken - Erstellen und evaluieren Sie prädiktive Machine-Learning-Modelle für die Textklassifizierung in R - Wenden Sie Tokenisierung, Begriffshäufigkeitsanalyse und Themenmodellierung an, um versteckte Muster zu entdecken Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Schlüsselterminologie, bevor Sie praktische Textmanipulationen durchführen.Danach gehen Sie durch Szenarien aus der Praxis, einschließlich Web-Scraping, Sentiment-Analyse und Predictive Modeling. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Datenwissenschaft und R-Programmierung, die ihre Fähigkeiten in NLP erweitern möchten.Keine Vorkenntnisse mit Text Mining sind erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit der R-Syntax hilfreich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit unstrukturierter Textdaten zu erschließen.