NLP Applications: Web Scrapping, Text Mining & Modelling

Author

Edwin Escobedo

Doctorado en Ciencias de la Computación con una sólida formación en aprendizaje automático/profundo y más de 6 años de experiencia en el uso de modelos predictivos y algoritmos de procesamiento de datos. Experto en los lenguajes de programación Matlab y R/Python e involucrado en la investigación de reconocimiento de acción/gestos/lengua de signos.

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A través del NLP se programan modelos que ayudan a procesar y comprender opiniones, guiar a los usuarios, realizar análisis de sentimientos, etc. Esto, permite potenciar y el descubrimiento de conocimiento indispensable para una empresa. A través de este curso, el alumno aprenderá los conceptos teórico-prácticos para desarrollar proyectos en este campo.Comprenderá las estrategias para procesar textos y representarlos en vectores de características, así como los principales algoritmos de Machine Learning.

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BROCHURE

Course program

Duración 13 h. 28 m. 6 s.

Introducción al NLP con Python0 s.Gratis

Recursos.ipynb0 s.

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1.1 Método request8 m. 38 s.

1.1 Uso de la biblioteca Urlib17 m. 59 s.

1.4 Otros Métodos12 m. 18 s.

Recursos.ipynb0 s.

2.1 Servicios web y APIs19 m. 21 s.

2.2 Lecturas de archivos JSON16 m. 3 s.

2.3 Introducción a Selenium14 m. 43 s.

2.4. Ejemplo de Web Scraping con Selenium1 h. 13 m. 12 s.

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3.1. Introducción a NLP y carga de archivos17 m. 18 s.

3.2. Cargando un archivo TXT11 m. 38 s.

3.3. Manipulando un archivo TXT3 m. 31 s.

3.4. Trabajando con archivo PDF8 m. 43 s.

3.5. Explorando el archivo PDF y extrayendo imágenes33 m. 59 s.

3.6. Trabajando con archivos Excel CSV JSON5 m. 48 s.

3.7. Expresiones Regulares4 m. 44 s.

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4.1. Conceptos básicos de Tratamiento de Datos Textuales23 m. 33 s.

4.2. Tokenización36 m. 14 s.

4.3. Lematización5 m. 17 s.

4.4. Stemming4 m. 54 s.

4.5. Stop Words10 m. 20 s.

4.6. Atributos léxicos y búsqueda de patrones26 m. 38 s.

4.7. Ejemplo utilizando un DataSet17 m. 49 s.

4.8. Normalizar y limpiar el Texto del DataSet28 m. 50 s.

4.9. Generación de nube de palabras del DataSet (Wordcloud)21 m. 8 s.

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5.1. Word Embeddings50 m. 57 s.

5.2. Métodos Tradicionales para Word Embedding basados en frecuencia1 h. 2 m. 55 s.

6.1. Métodos basados en predicción con redes neuronales30 m. 11 s.

6.2. Métodos basados en predicción con redes neuronales Parte 21 h. 38 m. 21 s.

6.3. CBOW (Bolsa Continua de Palabras)14 m. 48 s.

6.4. Skip - Gram6 m. 21 s.

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7.1 Preprocesado y Configuración de entrenamiento11 m. 56 s.

7.2 Redes Neuronales Convolucionales6 m. 27 s.

7.3 Conceptos clave de las CNN19 m. 37 s.

7.4 Modelo tipo CNN17 m. 54 s.

7.5 Word2vec10 m. 13 s.

7.6 Función de entrenamiento ponderada13 m. 27 s.

8.1 Aplicando Clustering18 m. 28 s.

8.2 Dendrograma4 m. 7 s.

8.3 Redes Transformer19 m. 46 s.

8.4 Práctica10 m. 45 s.

certificate

Certificate

A certificate is given at the end of the course.

NLP Applications: Web Scrapping, Text Mining & Modelling

NLP Applications: Web Scrapping, Text Mining & Modelling

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Edwin Escobedo

Doctorado en Ciencias de la Computación con una sólida formación en aprendizaje automático/profundo y más de 6 años de experiencia en el uso de modelos predictivos y algoritmos de procesamiento de datos. Experto en los lenguajes de programación Matlab y R/Python e involucrado en la investigación de reconocimiento de acción/gestos/lengua de signos.

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