Text Mining und Machine Learning mit Python

Ziele

In dieser 5-tägigen Schulung "Text Mining und Machine Learning mit Python" lernen Sie die wesentlichen Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken des Text Mining und Machine Learning mit Python kennen. Sie erwerben fundierte Kenntnisse in der Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung. Der Kurs deckt die Anwendung von NLP-Tools wie NLTK und SpaCy, die Implementierung von Textähnlichkeitsalgorithmen, sowie die Nutzung von Machine Learning und Deep Learning Modellen für Textklassifikation ab.

Zielgruppe

• Softwareentwickler
• Datenanalysten

Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Grundkenntnisse einer Programmiersprache

Agenda

Einführung in Python

• Python als Programmiersprache
• Datentypen und Variablen
• Listen und Tupel
• Dictionaries
• Schleifen: while- und for-Schleife
• Funktionen: Definition und Aufruf
• Dateien lesen und schreiben
• Interaktive Ein- und Ausgabe

Objektorientierte Programmierung

• Klassen und Objekte
• Methoden und Vererbung
• Kapselung und Polymorphie

Datenanalyse und Visualisierung

• Numpy: Arrays und Matrizen
• Pandas: Datenrahmen und Serien
• Matplotlib: Grundlagen der Datenvisualisierung
• Seaborn: Erweiterte Datenvisualisierung

Text Mining

• Einführung in Text Mining und NLP
• Textdaten vorbereiten und bereinigen
• Tokenisierung und Stemming
• Stopwortentfernung und Lemmatization
• Term Frequency und Inverse Document Frequency (TF-IDF)

Text Mining Werkzeuge

• NLTK: Natural Language Toolkit
• SpaCy: Industrie-Standard NLP-Bibliothek

Textähnlichkeitsalgorithmen

• Einführung in Textähnlichkeitsalgorithmen
• Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• Word2Vec und GloVe (Wort-Einbettungen)

Einführung in Machine Learning

• Grundlagen und Terminologie
• Supervised vs. Unsupervised Learning
• Datensätze und Trainings-/Testdaten

Machine Learning Werkzeuge

• Scikit-Learn: ML-Bibliothek
• TensorFlow und Keras: Deep Learning Frameworks

Klassifikationsmodelle

• Naive-Bayes-Klassifikator
• Support Vector Machines (SVM)
• Random Forests
• Logistische Regression

Deep Learning für Textklassifikation

• Neuronale Netze: Grundlagen
• Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Recurrent Neural Networks (RNNs)
• Long Short-Term Memory (LSTM)
• Transformer Netze

Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erlangen Sie nicht nur Fachkenntnisse und Fähigkeiten, sondern bekommen zusätzlich zu Ihrem Teilnahmezertifikat ein Open Badge als digitalen Nachweis Ihrer Kompetenz.

Sie können diesen in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com Konto abrufen. Ihre verdienten Badges lassen sich problemlos in sozialen Netzwerken integrieren und weitergeben.

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