Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in der Datenwissenschaft
  • Erfassen Sie die Kernkonzepte der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ihre Bedeutung innerhalb der Daten und Data Science
  • Untersuchen Sie, wie NLP Rechenmodelle nutzt, um menschliche Sprache zu interpretieren und zu analysieren
  • Erhalten Sie einen Überblick über Schlüsseltechniken wie Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung
Textvorbereitung und Merkmalsextraktion
  • Erfahren Sie mehr über grundlegende Textvorbereitungsschritte, darunter Textbereinigung, das Entfernen von Stoppwörtern und den Umgang mit Interpunktionen
  • Entdecken Sie Methoden der Merkmalsextraktion wie Bag-of-Words (BoW), Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) und Wortembeddings
  • Vertiefen Sie Ihr Verständnis über Wortvektoren und deren Darstellung von Textdaten für Machine-Learning-Algorithmen
Maschinelles Lernen in NLP
  • Erfahren Sie, wie maschinelle Lernalgorithmen wie Naive Bayes, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines in NLP verwendet werden
  • Studieren Sie Textklassifizierungsmethoden für Einsatzgebiete wie Spam-Erkennung, Sentimentanalyse und Themenmodellierung
  • Verstehen Sie das Training und die Evaluierung von NLP-Modellen sowie deren Leistungsoptimierung
Fortgeschrittene NLP-Modelle mit Deep Learning
  • Tauchen Sie in Deep-Learning-Methoden ein, die in NLP, z.B. rekurrente neuronale Netze (RNN) und Transformatoren, verwendet werden
  • Erwerben Sie Kenntnisse über fortgeschrittene Modelle wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
  • Sammlen Sie praktische Erfahrung bei der Implementierung von Deep-Learning-Modellen für Projekte wie maschinelle Übersetzung und Textgenerierung
NLP-Anwendungen in der Daten- und Data Science
  • Untersuchen Sie praktische Anwendungen von NLP in verschiedenen Feldern wie Chatbots, Kundenservice-Automatisierungen und Sentimentanalysen
  • Lernen Sie, wie NLP bei der Analyse großer Datenmengen, z.B. aus sozialen Medien, Produktbewertungen und Kundenfeedback, eingesetzt wird
  • Analysieren Sie Fallstudien, die den Einsatz von NLP zur Lösung von Geschäftschallenges und zur Extraktion wertvoller Einblicke aus unstrukturierten Texten zeigen