Processamento de linguagem natural (NLP) para ciência de dados

Os dados de texto bruto estão em toda parte, mas transformar linguagem não estruturada em insights acionáveis requer habilidades especializadas em ciência de dados.Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos essenciais e fluxos de trabalho práticos do Processamento de Linguagem Natural (NLP). Você progredirá da compreensão de conceitos linguísticos fundamentais para a implementação de modelos sofisticados de aprendizado de máquina e rede neural que podem classificar texto, analisar sentimentos e gerar respostas conscientes do contexto. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de PNL, incluindo tokenização, remoção de palavras de parada e normalização de texto - Aplique técnicas de vetorização como TF-IDF e incorporações de palavras para representar texto numericamente - Construa e treine modelos de aprendizado de máquina para análise de sentimento e classificação de texto - Explore arquiteturas de aprendizado profundo e modelos de transformadores modernos para tarefas de linguagem complexas - Implemente fluxos de trabalho básicos de geração aumentada de recuperação (RAG) e princípios de engenharia rápida - Avalie o desempenho do modelo de PNL usando métricas padrão do setor, como precisão, recuperação e pontuação F1 O curso começa com terminologia essencial e noções básicas de limpeza de texto antes de se mover sistematicamente para classificadores de aprendizado de máquina, modelos de aprendizado profundo e aplicativos modernos baseados em transformadores.Através de explicações escritas estruturadas e exemplos de código, você construirá uma base teórica e prática sólida em PNL. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores e pensadores analíticos que são novos no processamento de linguagem natural e querem uma introdução clara e passo a passo sem pré-requisitos complexos. Comece a ler hoje para desbloquear o poder dos dados de linguagem em sua carreira de ciência de dados.