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Data Science
Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...
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Nós estamos sempre ligados(as) a dispositivos que nos conectam a outras pessoas, empresas e diversos tipos de informação. Em todas estas formas de conexão e comunicação, recebemos e/ou enviamos conteúdos utilizando algum idioma específico, seja em formato de texto ou áudio. Estas informações estão em linguagem natural.
Com o passar do tempo, as pessoas analistas de dados e as empresas começaram a perceber a importância deste tipo de informação e o uso que destes dados poderiam gerar para os negócios. Neste contexto, foram desenvolvidas formas de avaliar e retirar valor de informações. E é aí que o Processamento de Linguagem Natural entra.
Processamento de Linguagem Natural (PLN) ou, do inglês, Natural Language Processing (NLP), é uma área de estudo que combina ciência da computação, linguística e inteligência artificial para possibilitar que uma máquina possa compreender automaticamente frases escritas ou faladas por humanos.
Mas como utilizar NLP na prática? Que ferramentas podemos usar? Que projetos podemos desenvolver?
A Formação Técnicas de Processamento de Linguagem Natural vai nos ajudar a responder estas perguntas e nos guiar nos primeiros passos nessa área. Vamos lá?
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Formação completa para o mercado
Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse
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Conheça os planosProfessores especializados Data Science
Thiago G Santos
Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.
Thiago G Santos
Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.
Sthefanie Monica Premebida
Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.
Sthefanie Monica Premebida
Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.
Inicialmente, você vai conhecer um pouco sobre o Processamento de Linguagem Natural e as aplicações desta área no mercado de trabalho.
Você vai aprender os conceitos e algumas técnicas e ferramentas importantes para conseguir extrair valor de um conjunto de informações no formato de texto.
Vamos aplicar estes conhecimentos para explorar um procedimento de Análise de Sentimento que é uma técnica bastante utilizada para identificar e extrair informações subjetivas de conjuntos de texto.
Vídeo Vídeo de introdução à formação NLP - YouTube
Artigo PLN: O que é processamento de linguagem natural? | Alura Cursos Online
Artigo Aplicações de NLP no mercado de trabalho | Alura Cursos Online
Curso Linguagem Natural parte 1: introdução a NLP com análise de sentimento
06hMais detalhesdo curso Linguagem Natural parte 1: introdução a NLP com análise de sentimento
Artigo Relação da Linguística com o Processamento de Linguagem Natural | Alura Cursos Online
Curso Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento
04hMais detalhesdo curso Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento
Já tivemos nosso primeiro contato com Processamento de Linguagem Natural, agora vamos explorar mais a fundo os conceitos e técnicas de manipulação e tratamento de dados em formato textual.
Aplicaremos os conhecimentos na construção de um corretor ortográfico utilizando a linguagem Python, sempre focando nos detalhes básicos do projeto e nas ferramentas e técnicas de NLP.
Artigo Guia de NLP - conceitos e técnicas | Alura Cursos Online
Curso Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP
10hMais detalhesdo curso Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP
Artigo Lemmatization vs. stemming: quando usar cada uma? | Alura Cursos Online
Curso NLP: introdução a regex e modelos de linguagem
12hMais detalhesdo curso NLP: introdução a regex e modelos de linguagem
Nesta última etapa, vamos continuar trabalhando com ferramentas e conceitos de Processamento de Linguagem Natural. Também daremos foco a alguns pacotes Python que podem nos ajudar nas tarefas desta área.
Vamos conhecer e trabalhar com as técnicas Bag of Words e Word2Vec, as bibliotecas gensin e TextBlob e um comparativo entre NLTK e SpaCy.
Alura+ Bag of words: o que é?
Curso Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
10hMais detalhesdo curso Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
Curso Word2Vec: treinamento de Word Embedding
10hMais detalhesdo curso Word2Vec: treinamento de Word Embedding
Artigo TextBlob - uma alternativa para o Processamento de Linguagem Natural | Alura Cursos Online
Artigo NLTK vs. SpaCy | Alura Cursos Online
Vídeo Vídeo de conclusão da formação NLP - YouTube
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Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...
Esclareceu muitas dúvidas é a didática foi um diferencial no entanto, eu mudaria o primeiro vídeo (ou add um curtinho) com a demonstração de uma nova review sendo classificada e depois no fim, essa mesma nova review sendo classificada com a melhora do algoritimo.
Linguagem Natural parte 1: introdução a NLP com análise de sentimento
Thiago mandou muito bem mais uma vez! Além de desenvolvermos um projeto muito legal, ele tem todo cuidado de explicar a lógica desenvolvida nas funções criadas, e por fim ainda discuti os resultados obtidos, nos fazendo perceber que nem sempre a solução mais completa irá dar a melhor resposta. Parabéns Thiago, espero vê-lo em outros cursos.
Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP
Em todo curso de aprendizado de máquina eu sinto a necessidade de mais profundidade no tema. Sei que o instrutor sempre mostra os sites da biblioteca que está utilizando, porém gostaria que tivesse um tópico com um texto (ou vídeo), mostrando a parte teórica daquela lib, pois saber como as ela funciona é vital para saber as limitações.No mais, os cursos da Alura são de uma qualidade impressionante, é perceptível o cuidado que a equipe tem em elaborá-los.
Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento
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