Das Seminar "Text Mining und Machine Learning mit Python" ist seitens des Herstellers nicht mehr verfügbar, bzw. abgekündigt. Wir können Ihnen diese Schulung in Form eines Workshops in Ihrem Unternehmen oder in unserem Schulungszentrum anbieten.

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In dieser 5-tägigen Schulung „Text Mining und Machine Learning mit Python“ erlernen Sie die grundlegenden und fortgeschrittenen Methoden des Text Mining und des Machine Learning mit Python. Sie erwerben fundiertes Wissen in der Datenvorbereitung, Analyse und Darstellung. Der Kurs umfasst den Einsatz von NLP-Werkzeugen wie NLTK und SpaCy, die Implementierung von Textähnlichkeitsalgorithmen sowie die Anwendung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen für die Textklassifikation.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Softwareentwickler
  • Datenanalysten

Kurs - Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

  • Grundkenntnisse einer Programmiersprache

Seminardauer

  • 5 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / 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

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