Die Datenanalyse ist essenziell für die Entwicklung leistungsstarker Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Grundlagen der Datenanalyse für NLP
  • Teilnehmende erlernen die Bereinigung von Sprachdaten, die Durchführung explorativer Analysen und die Identifizierung von Mustern für datengetriebene NLP-Anwendungen.
  • Optimierung der Verarbeitung großer Textdatensätze durch Datenpipelines.
  • Sicherstellung einer konsistenten Datenqualität durch strukturierte Workflows.
  • Verbesserung der Effizienz von NLP-Modellen durch nahtlose Integration verschiedener Datenquellen.

Werkzeuge zur Datenverarbeitung und Visualisierung
  • Nutzung von SQL zur strukturierten Verarbeitung großer Textmengen.
  • Anwendung optimierter Abfragen, Joins und Aggregationen zur effizienten Analyse sprachbasierter Daten.
  • Versorgung von NLP-Modellen mit qualitativ hochwertigen Daten.
  • Einsatz von Power BI zur Visualisierung von NLP-Analysen.
  • Erstellung interaktiver Dashboards und Nutzung von DAX-Funktionen zur anschaulichen Darstellung sprachbezogener Erkenntnisse.
  • Unterstützung datengetriebener Geschäftsentscheidungen.

Maschinelles Lernen
  • Erweiterung der Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung durch maschinelles Lernen.
  • Training und Optimierung von Modellen für Textklassifikation, Sentiment-Analyse und Named Entity Recognition.
  • Gezielter Einsatz von NLP-Lösungen in der Praxis.