In dieser praxisorientierten, projektbasierten Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und das maschinelle Lernen erstellen und bewerten Sie ein Modell zur Stimmungsanalyse mit Python. Der Kurs richtet sich an Teilnehmer mit Python-Grundkenntnissen und führt Sie vom Verständnis des Zwecks und der praktischen Anwendungen der Stimmungsanalyse bis hin zur Erstellung einer vollständigen Pipeline zur Textklassifizierung.

Sie ermitteln eine geeignete Entwicklungsumgebung, erkunden die Funktionen wichtiger Python-Bibliotheken und Algorithmen des maschinellen Lernens und bereiten Textdaten durch Datenbereinigung und Merkmalsextraktion auf. Schritt für Schritt implementieren Sie Code, trainieren Modelle zur Sentimentklassifizierung und bewerten deren Leistung anhand gängiger Bewertungskennzahlen. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, zentrale Konzepte der Sentimentanalyse zu erklären, geeignete Python-Tools und -Bibliotheken auszuwählen, Textdaten aufzubereiten, Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und deren Ergebnisse zu bewerten. Was diesen Kurs auszeichnet, ist sein strukturierter Aufbau, der von den grundlegenden Konzepten bis hin zur praktischen Umsetzung und Modellbewertung reicht. Melden Sie sich an, um Ihre Kenntnisse in Python, NLP und Textklassifizierung durch die Erstellung einer funktionsfähigen Anwendung zur Sentimentanalyse zu vertiefen.