Name: Curso Spark: processamento de linguagem natural
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processamento de linguagem natural

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Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Aprenda os principais passos no processamento de linguagem natural
Remova caracteres especial usando expressões regulares
Aplique o conceito de tokenização nos dados
Remova as palavras vazias ou StopWords
Construa a Sacola de Palavas ou Bag of Word
Aprenda a ler o resultado do Bag of Word no PySpark
Entenda a relevancia das palavras com o TF-IDF
Ajuste uma Árvore de Decisão para classificar

Público alvo_

Pessoas com conhecimento em Python. Pessoa interessada em entender como fazer uma análise textual usando PySpark e entregar um modelo de classificação usando análise de sentimento.

Ana Duarte

Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

Curso atualizado em 14/06/2023

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Ementa

Introdução
- Contexto do NLP
- Explorando os dados
Limpeza e processamento
- Processo e bibliotecas
- Caractere especial
- Tokenização
- StopWords
Vetorização das palavras
- Bag of words
- Hashing TF
- TF-IDF
- Pipeline de transformação
Treinando o modelo
- Possíveis modelos
- Árvore Decisão
- Amostra e Treino
Explicando os resultados
- Teste e métricas
- Nova Frase

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Este e mais 4 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Apache Spark com Python

8h
De curso

48
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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