Analisi del Testo Python e PNL per il Data Mining dei Social Media โ€” LearnFlat
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Analisi del Testo Python e PNL per il Data Mining dei Social Media

Impara come analizzare testi non strutturati dai social media e notizie finanziarie usando Python e Colab per estrarre insight azionabili e monitorare il sentiment del mercato.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

I dati testuali non strutturati provenienti dai social media e dalle piattaforme di notizie contengono una ricchezza di insight non sfruttati, ma trasformare questo testo grezzo in intelligenza azionabile richiede gli strumenti giusti. Questo corso basato solo sul testo ti insegna come sfruttare Python per estrarre, pulire e analizzare i dati dei social media per il processo decisionale nel mondo reale. Inizierai con i concetti fondamentali dell'elaborazione del testo prima di passare a tecniche pratiche per l'analisi del sentiment, l'estrazione di parole chiave e l'identificazione delle tendenze. Alla fine di questo corso, sarai in grado di scrivere script Python in Colab per trasformare il testo disordinato dalle piattaforme online in dati strutturati e di valore. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali della Natural Language Processing (NLP) e del text mining - Pulire e pre-elaborare dati testuali grezzi usando librerie Python, espressioni regolari e tokenizzazione - Analizzare il sentiment nei post dei social media e nelle notizie finanziarie per misurare l'opinione pubblica - Estrarre argomenti chiave, entitร  e tendenze da grandi volumi di testo non strutturato - Configurare ed eseguire codice Python in notebook Colab basati su cloud per flussi di lavoro dati efficienti - Applicare modelli di sentiment moderni basati su transformer insieme a tecniche NLP tradizionali basate su regole Il percorso inizia con la terminologia NLP di base e i fondamenti della pre-elaborazione del testo, assicurandoti una solida base teorica. Da lรฌ, esaminerai implementazioni passo-passo di pipeline di analisi del testo, esplorando come gestire i dati dei social media, eseguire il punteggio del sentiment e organizzare i tuoi risultati in dataset puliti. Questo corso รจ progettato per principianti, appassionati di dati e analisti che desiderano entrare nel campo dell'analisi testuale. Non รจ richiesta alcuna esperienza precedente con NLP o Python avanzato, sebbene una familiaritร  di base con i concetti di programmazione sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere dell'analisi testuale e del data mining dei social media.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
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Recensioni (11)

Elena Popova KE Studente verificato
โ˜… 3 ยท 8 luglio 2026

Corso: Buona introduzione all'argomento.La struttura era logica e la maggior parte degli esempi erano rilevanti, anche se avrei voluto piรน profonditร  in alcune aree.

ู‡ุดุงู… DZ Studente verificato
โ˜… 2 ยท 27 giugno 2026

Non sono sicuro che sarebbe il miglior punto di partenza per un principiante completo, a dire il vero.

Fatma Kaya TR Studente verificato
โ˜… 4 ยท 26 giugno 2026

Questo รจ stato un modo brillante per imparare! La struttura era logica, il ritmo era perfetto e gli esempi erano super utili.

Joke Adebisi NG Studente verificato
โ˜… 4 ยท 24 giugno 2026

Potrebbe beneficiare di esempi piรน vari nei moduli successivi.

Florence Danso GH Studente verificato
โ˜… 4 ยท 23 giugno 2026

Non avrei potuto chiedere un'esperienza di apprendimento migliore. La struttura scorreva perfettamente e gli esempi erano incredibilmente rilevanti.

Jonas Hoffmann DE Studente verificato
โ˜… 3 ยท 22 giugno 2026

Hmm, non sono sicuro che questo sia per principianti assoluti. Assume un po 'di conoscenza precedente che non รจ stata insegnata esplicitamente.

Samanthi Rajapakse LK Studente verificato
โ˜… 4 ยท 17 giugno 2026

Mi รจ piaciuto molto il flusso di questo. Gli esempi erano sul posto e mi hanno aiutato a cogliere il materiale rapidamente.

ู…ูŠุซุงุก ุญุณู† AE
โ˜… 2 ยท 13 giugno 2026

Corso: ITIL 4 - ITIL 4 - ITIL 4 Gli esempi non erano sempre i piรน rilevanti, rendendo difficile rimanere impegnati attraverso alcuni dei moduli.

Camille Bernard LU
โ˜… 3 ยท 10 giugno 2026

Corso: Mentre un paio di moduli avrebbero potuto essere piรน dettagliati, il valore complessivo e l'applicabilitร  sono elevati. Buon lavoro!

Victoria Vargas PE Studente verificato
โ˜… 5 ยท 6 giugno 2026

Corso: Ho trovato abbastanza informativo. La struttura era logica, anche se alcuni degli argomenti piรน avanzati avrebbero potuto beneficiare di esempi piรน dettagliati.

ูˆูุงุก ุจู†ุช ุนุจุฏ ุงู„ุฑุญู…ู† SA Studente verificato
โ˜… 4 ยท 3 giugno 2026

Hmm, non sono sicuro che questo sia il modo migliore per imparare questo.Alcuni concetti erano un po'sfocati e gli esempi non erano sempre chiari.

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Domande frequenti

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Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

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Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

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Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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