Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Datenwissenschaft

Rohdaten sind allgegenwärtig, doch die Umwandlung unstrukturierter Sprache in verwertbare Erkenntnisse erfordert spezialisierte Data-Science-Kenntnisse. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und praktischen Arbeitsabläufe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Sie erlernen zunächst linguistische Grundlagen und implementieren dann anspruchsvolle Modelle des maschinellen Lernens und neuronaler Netze, die Texte klassifizieren, Stimmungen analysieren und kontextbezogene Antworten generieren können. Was Sie lernen werden: - Grundlegende NLP-Konzepte wie Tokenisierung, Stoppwortentfernung und Textnormalisierung verstehen - Vektorisierungstechniken wie TF-IDF und Word Embeddings zur numerischen Textdarstellung anwenden - Machine-Learning-Modelle für Stimmungsanalyse und Textklassifizierung entwickeln und trainieren - Deep-Learning-Architekturen und moderne Transformer-Modelle für komplexe Sprachaufgaben erkunden - Grundlegende RAG-Workflows (Retrieval Augmented Generation) implementieren und grundlegende Prinzipien der Datenprogrammierung erlernen - Die Leistung von NLP-Modellen anhand branchenüblicher Metriken wie Präzision, Trefferquote und F1-Score evaluieren Der Kurs beginnt mit grundlegender Terminologie und den Grundlagen der Textbereinigung, bevor er systematisch in Machine-Learning-Klassifikatoren, Deep-Learning-Modelle und moderne Transformer-basierte Anwendungen einsteigt. Durch strukturierte Erklärungen und Codebeispiele erwerben Sie ein solides theoretisches und praktisches Fundament in NLP. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, Entwickler und analytisch denkende Menschen, die neu in der Verarbeitung natürlicher Sprache sind und eine klare, schrittweise Einführung ohne komplexe Vorkenntnisse wünschen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um das Potenzial von Sprachdaten für Ihre Karriere im Bereich Data Science zu erschließen.