Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung mit Python

Textdaten werden täglich in unglaublichem Umfang generiert, doch ihre Auswertung erfordert spezielle Kenntnisse. Dieser Kurs führt Sie durch die wichtigsten Arbeitsabläufe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und befähigt Sie, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Sie beginnen mit dem Erlernen der Kernterminologie und der grundlegenden Konzepte der Linguistik, bevor Sie diese auf reale Szenarien anwenden. Anhand schriftlicher Erklärungen und Codebeispiele lernen Sie, Systeme zu entwickeln, die Nachrichten klassifizieren, Stimmungen erkennen und die Struktur der menschlichen Sprache verstehen können. Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, unstrukturierte Texte zu verarbeiten und für fortgeschrittene computergestützte Analysen vorzubereiten. Was Sie lernen werden: - Grundlegende NLP-Konzepte wie Tokenisierung, Wortartenbestimmung und Named Entity Recognition verstehen - Textvorverarbeitungstechniken mit leistungsstarken Bibliotheken wie NLTK und Spacy anwenden - Modelle des maschinellen Lernens für Textklassifizierung und Stimmungsanalyse entwickeln und evaluieren - Die Umwandlung von Text in numerische Darstellungen mithilfe von Vektorisierung und Word Embeddings üben - Moderne Entwicklungen im Bereich der Sprachverarbeitung kennenlernen, darunter Transformer-Architekturen und die Grundlagen großer Sprachmodelle - Mustererkennung und reguläre Ausdrücke implementieren, um spezifische Daten aus Dokumenten zu extrahieren Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der Textanalyse und behandelt anschließend praktische Themen wie die Scikit-Learn-Integration und moderne Sprachmodellmuster. Dieser Kurs ist ideal für Einsteiger und angehende Data Scientists, die einen klaren, textbasierten Einstieg in die Welt der Sprachtechnologie suchen. Vorkenntnisse in NLP sind nicht erforderlich, jedoch werden grundlegende Python-Kenntnisse empfohlen. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer Sprachverarbeitungsfähigkeiten.