Rating 4.15 out of 5 (15 ratings in Udemy)
What you'll learn- Conceitos relevantes de Data Science, Machine Learning e Análise de Sentimentos
- Configurar ambiente de desenvolvimento virtual
- Instalar bibliotecas de Python com PIP
- Extrair dados de bases em arquivos .csv
- Processar textos com NLTK e RE
- Salvar e carregar dados com Pickle
- Vetorizar textos com Scikit-Learn
- Classificar textos usando os algoritmos Naive Bayes e Support Vector Machine com Scikit-Learn
- Analisar sentimentos em …
Rating 4.15 out of 5 (15 ratings in Udemy)
What you'll learn- Conceitos relevantes de Data Science, Machine Learning e Análise de Sentimentos
- Configurar ambiente de desenvolvimento virtual
- Instalar bibliotecas de Python com PIP
- Extrair dados de bases em arquivos .csv
- Processar textos com NLTK e RE
- Salvar e carregar dados com Pickle
- Vetorizar textos com Scikit-Learn
- Classificar textos usando os algoritmos Naive Bayes e Support Vector Machine com Scikit-Learn
- Analisar sentimentos em textos
DescriptionEste curso foi criado para integrar a Semana de Sistemas de Informação da Universidade Federal Rural de Pernambuco. Porém, qualquer pessoa pode fazê-lo se ignorar os momentos em que eu falo sobre a SEMSIS ou sobre avaliação que condiciona o certificado da SEMSIS. O certiticado padrão da Udemy é disponibilizado a todos que concluírem. Este curso trata de relevantes tópicos de Machine Learning e Análise de Sentimentos através de uma abordagem realmente prática. Os participantes serão instruídos para que compreendam a breve teoria apresentada e, em suas próprias máquinas, desenvolvam aplicações em Python capazes de analisar sentimentos em textos por meio do emprego de tecnologias e paradigmas atuais, realizando operações diversas sobre dados variados e implementando classificadores baseados em Naive Bayes e Support Vector Machine treinados para, enfim, visualizar, entender e comparar resultados. Não é necessário ter conhecimentos prévios de Data Science.
