Text Mining e NLP pratico in R

Gran parte dei dati mondiali esiste come testo non strutturato, dai post sui social media alle recensioni dei clienti. Imparare ad analizzare questo testo è un'abilità fondamentale per i data scientist moderni. Questo corso ti insegna come trasformare il testo grezzo in informazioni utili utilizzando R. Inizierai con i concetti fondamentali dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e del text mining, per poi passare a tecniche pratiche per l'importazione, la pulizia e l'analisi dei dati non strutturati. Alla fine di questo corso, sarai in grado di eseguire l'analisi del sentiment, costruire modelli predittivi di testo ed estrarre significato dai feed online utilizzando i moderni pacchetti R. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'elaborazione del linguaggio naturale e dei flussi di lavoro di text mining - Pulire e pre-elaborare i dati di testo grezzi utilizzando moderni pacchetti R come tidytext e stringr - Eseguire analisi esplorative dei dati e analisi del sentiment su testo non strutturato - Estrarre dati di testo da pagine web e fonti online utilizzando moderne tecniche di scraping - Costruire e valutare modelli predittivi di machine learning per la classificazione del testo in R - Applicare la tokenizzazione, l'analisi della frequenza dei termini e la modellazione degli argomenti per scoprire schemi nascosti Il corso inizia con definizioni fondamentali e terminologia chiave prima di passare alla manipolazione pratica del testo. Successivamente, progredirai attraverso scenari del mondo reale, inclusi web scraping, analisi del sentiment e modellazione predittiva. Questo corso è progettato per i principianti in data science e programmazione R che desiderano espandere le proprie competenze in NLP. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il text mining, sebbene una familiarità di base con la sintassi di R sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere dei dati di testo non strutturati.