Formación Técnicas de procesamiento del lenguaje natural
Aprenda a trabajar y cómo extraer valor de los datos en lenguaje natural
Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science
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Técnicas de procesamiento del lenguaje natural
Siempre estamos conectados a dispositivos que nos conectan con otras personas, empresas y diferentes tipos de información. En todas estas formas de conexión y comunicación, recibimos y/o enviamos contenido en un idioma específico, ya sea en formato texto o audio. Esta información está en lenguaje natural.
Con el tiempo, los analistas de datos y las empresas comenzaron a darse cuenta de la importancia de este tipo de información y el uso que estos datos podían generar para el negocio. En este contexto, se desarrollaron formas de evaluar y extraer valor de la información. Y ahí es donde entra en juego el procesamiento del lenguaje natural.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
Procesamiento del lenguaje natural (PNL), es un campo de estudio que combina la informática, la lingüística y la inteligencia artificial para permitir que una máquina entienda automáticamente oraciones escritas o habladas por humanos.
Pero, ¿cómo usar PNL en la práctica? ¿Qué herramientas podemos utilizar? ¿Qué proyectos podemos desarrollar? La Capacitación en Técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural nos ayudará a responder estas preguntas y nos guiará a través de los primeros pasos en esta área. ¿Vamos allá?
¿Por qué estudiar esta formación?
Guía de aprendizaje
Contenido diseñado para facilitar tu estudio
De básico a avanzado
Formación completa para el mercado
Tu en el mercado
De cero al trabajo soñado en su área de interés
¡Comience esta capacitación ahora mismo y prepárese para su próximo proyecto!
De quién aprenderás
Daniel Camargo
Christian Velasco
Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.
Alejandro Gamarra
Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento. Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/
Álvaro Hernando Camacho Diaz
Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.
Paso a paso
1 Primeros pasos
Inicialmente conocerás un poco sobre el Procesamiento del Lenguaje Natural y las aplicaciones de esta área en el mercado laboral.
Aprenderás los conceptos, algunas técnicas y herramientas importantes para poder extraer valor de un conjunto de información en formato de texto.
Aplicaremos este conocimiento para explorar un procedimiento de Análisis de sentimiento, que es una técnica ampliamente utilizada para identificar y extraer información subjetiva de conjuntos de texto.
2 Conceptos y técnicas
Ya tuvimos nuestro primer contacto con el Procesamiento del Lenguaje Natural, ahora vamos a explorar los conceptos y técnicas de manipulación y tratamiento de datos en formato textual.
Aplicaremos los conocimientos en la construcción de un corrector ortográfico utilizando el lenguaje Python, centrándonos siempre en los detalles básicos del proyecto y las herramientas y técnicas de PNL.
3 Bibliotecas Python y Técnicas Avanzadas para NLP
En este último paso, continuaremos trabajando con herramientas y conceptos de Procesamiento del Lenguaje Natural. También nos centraremos en algunos paquetes de Python que nos pueden ayudar con tareas en esta área.
Conozcamos y trabajemos con las técnicas Bag of Words y Word2Vec, las bibliotecas gensin y TextBlob y una comparación entre NLTK y *SpaCy *.
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