Erlernen der Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) zur Analyse und Strukturierung von Textdaten.
Explorative Datenanalyse für NLP- Textdaten bereinigen, segmentieren und für Sprachmodelle aufbereiten
- Muster und Zusammenhänge in linguistischen Datensätzen erkennen
- Statistische Methoden nutzen, um NLP-Modelle gezielt zu optimieren
SQL für strukturierte Verarbeitung sprachbasierter Daten
- Joins und Aggregationen einsetzen, um große Textdatensätze effizient zu analysieren
- Optimierte Abfragen schreiben, um NLP-Modelle mit sauberen Daten zu versorgen
- Datenbanken für die Speicherung und Verarbeitung von Textinformationen anpassen
Interaktive NLP-Visualisierung mit Power BI
- Dynamische Dashboards entwickeln, um textbasierte Daten anschaulich darzustellen
- DAX-Funktionen einsetzen, um präzise Berechnungen für NLP-Projekte zu erstellen
- Aussagekräftige Berichte nutzen, um textbasierte Erkenntnisse verständlich zu kommunizieren
Modelltraining und Optimierung für NLP-Anwendungen
- Feature Engineering nutzen, um linguistische Modelle effizienter zu gestalten
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen auf NLP-Daten anwenden
- Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition und Textklassifikation umsetzen