La web está llena de aplicaciones impulsadas por datos. Todas las aplicaciones y sitios web de comercio electrónico se basan en datos en el sentido completo. Hay una base de datos detrás de una interfaz web y un middleware que se comunica con otras bases de datos y servicios de datos. Pero el mero uso de datos no es lo que forma parte de la ciencia de datos.
Una aplicación de datos obtiene su valor de los datos y en el proceso crea valor para sí misma. Esto significa que la ciencia de datos permite la creación de productos basados en datos. Este curso incluye proyectos del mundo real sobre análisis de sentimientos que son utilizados por científicos de datos o personas que se inspiran a ser científicos de datos.
Todas las empresas de la faz de la tierra quieren saber qué sienten sus clientes acerca de sus productos y servicios, y el análisis de sentimientos es la forma más fácil y precisa de encontrar la respuesta a esta pregunta. Si aprende a hacer análisis de sentimiento, se volverá invaluable para cualquier empresa, especialmente para aquellas que están interesadas en el aseguramiento de la calidad de sus productos y para aquellas que trabajan con inteligencia empresarial.
El análisis de sentimientos se refiere al uso del procesamiento del lenguaje natural (PNL), el análisis de texto, la lingüística computacional y la biometría para identificar, extraer, cuantificar y estudiar sistemáticamente los estados afectivos y la información subjetiva.
El análisis de sentimientos se aplica ampliamente a los materiales de voz del cliente, como revisiones y respuestas a encuestas, redes sociales y en línea, y materiales de atención médica para aplicaciones que van desde marketing hasta servicio al cliente y medicina clínica.
Análisis de sentimiento con Python
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¿Para quién es este curso?
- Cualquiera que quiera aprender sobre datos y análisis
- El curso es bueno para ingenieros de datos, analistas, arquitectos, ingenieros de software, operaciones de TI y gerentes técnicos.
Requisitos
- No se requieren conocimientos previos de aprendizaje automático
- El conocimiento básico del lenguaje de programación Python será una ventaja adicional.
Lo que aprenderás
- Obtenga más información sobre el análisis de sentimientos y por qué lo necesitamos
- Breve explicación de los pasos que daremos para construir modelos de análisis de sentimiento.
- Llamar a las bibliotecas y explicar las bibliotecas utilizadas para el análisis de sentimientos
- Codificar los pasos para construir un modelo de análisis de sentimientos exitoso
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Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
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