Text Mining und Machine Learning mit Python

Classroom Schulung | deutsch | Anspruch

Schulungsdauer: 5 Tage

Ziele

Produkt Rezensionen Ihrer Kunden verstehen! Was sagen Ihre Follower auf Facebook und Twitter über Ihre Marke oder Ihr Produkt in Echtzeit?

In diesem Seminar lernen Sie Kommentare auf Facebook oder eine andere Social Media Seite zu "minen" und zu analysieren. Sie werden das Thema und die Reaktion auf Ihre Marketingkampagne kurz nachdem Sie sie gesetzt haben besser verstehen. Sie werden verstehen, wie Sie kleine Chatbots bauen und werden KI-Technologen zum Finden von Kundeninformationen behandeln. 

Agenda

Grundlagen der Programmiersprache Python

  • • Python als Programmiersprache
  • • Datentypen und Variablen
  • • Listen, Tupel
  • • Dictionaries
  • • Schleifen: while- und for-Schleife
  • • Funktionen: Definition und Aufruf
  • • Dateien lesen und schreiben
  • • Interaktive Ein- und Ausgabe in Python mit raw_input()
  • • Objektorientierte Programmierung
  • • Klassen und Objekte

Datenanalyse, Visualisierung und Präsentation

  • Numpy
  • Matplotlib
  • Pandas

Text Mining und Machine Learning

  • Text Mining: Terminologie
  • Einführung in NLTK
  • Prozessieren von Text
  • Statistiken von Text
  • Einführung in Textähnlichkeitsalgorithmen
  • Implementierung von Textähnlichkeitsalgorithmen mit LDA
  • Implementierung von Textähnlichkeitsalgorithmen mit WordToVec (word embeddings, neural networks)

Machine Learning: Terminologie

  • Einführung in Scikit
  • Naive-Bayes-Klassifikator, Grundlagen und einfache Implementierungen in Python
  • Naive-Bayes-Klassifikator mit Scikit
  • Einführung in die Text-Klassifikation mit Naive-Bayes-Klassifikator
  • Python-Implementierung der Textklassifikation

Anwendung von Text Mining und Machine Learning auf reale Fälle

  • Twitter
  • Facebook
  • Webseiten wie Wikipedia
  • Erstellung eines Chat-Boots

Ziele

Produkt Rezensionen Ihrer Kunden verstehen! Was sagen Ihre Follower auf Facebook und Twitter über Ihre Marke oder Ihr Produkt in Echtzeit?

In diesem Seminar lernen Sie Kommentare auf Facebook oder eine andere Social Media Seite zu "minen" und zu analysieren. Sie werden das Thema und die Reaktion auf Ihre Marketingkampagne kurz nachdem Sie sie gesetzt haben besser verstehen. Sie werden verstehen, wie Sie kleine Chatbots bauen und werden KI-Technologen zum Finden von Kundeninformationen behandeln. 

Agenda

Grundlagen der Programmiersprache Python

  • • Python als Programmiersprache
  • • Datentypen und Variablen
  • • Listen, Tupel
  • • Dictionaries
  • • Schleifen: while- und for-Schleife
  • • Funktionen: Definition und Aufruf
  • • Dateien lesen und schreiben
  • • Interaktive Ein- und Ausgabe in Python mit raw_input()
  • • Objektorientierte Programmierung
  • • Klassen und Objekte

Datenanalyse, Visualisierung und Präsentation

  • Numpy
  • Matplotlib
  • Pandas

Text Mining und Machine Learning

  • Text Mining: Terminologie
  • Einführung in NLTK
  • Prozessieren von Text
  • Statistiken von Text
  • Einführung in Textähnlichkeitsalgorithmen
  • Implementierung von Textähnlichkeitsalgorithmen mit LDA
  • Implementierung von Textähnlichkeitsalgorithmen mit WordToVec (word embeddings, neural networks)

Machine Learning: Terminologie

  • Einführung in Scikit
  • Naive-Bayes-Klassifikator, Grundlagen und einfache Implementierungen in Python
  • Naive-Bayes-Klassifikator mit Scikit
  • Einführung in die Text-Klassifikation mit Naive-Bayes-Klassifikator
  • Python-Implementierung der Textklassifikation

Anwendung von Text Mining und Machine Learning auf reale Fälle

  • Twitter
  • Facebook
  • Webseiten wie Wikipedia
  • Erstellung eines Chat-Boots

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