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Imagen que muestra el complejo ecosistema del text big data

CursoText Mining

Especializate en la manipulación de datos no estructurados de texto y su aplicación para un sinfín de rubros como el análisis de redes sociales, la clasificación de documentos, la detección de spam y mucho más.

Tecnologías que se utilizan a lo largo de Text Mining
cienciasdedatos

Descripción

El Text Mining resume al conjunto de técnicas dedicadas a extraer información valiosa contenidas en grandes sets de datos de texto. Su aplicación creciente para el análisis de redes sociales y la gestión inteligente de documentación la ha posicionado como una de las áreas de data mining con mayor impacto actual y futuro.

En este curso vas a aprender las técnicas y herramientas más utilizadas para el tratamiento y clasificación de los datos no estructurados de texto y su implementación directa en todo tipo de aplicaciones productivas como la atención a redes sociales, el análisis político, el filtrado y clasificación de mails y mucho más.

A lo largo del curso se trabajará con elementos de texto provenientes de redes sociales (ej:twitter) a través de los cuales se presentarán las distintas etapas en la construcción de un modelo de clasificación.

Ver Menos

El curso inicia explicando qué es el text mining, su importancia e impacto, sus limitaciones y complicaciones en su estado actual de desarrollo, discutiendo y analizando los criterios con los que debemos plantear la búsqueda de la relevancia entre los grandes volúmenes de datos proveniente del texto.

Se comenzará con prácticas dedicadas al análisis de las palabras y de la composición de frases mediante el estudio de las asociaciones, los atributos y el análisis de las estructuras morfológicas, semánticas y discursivas mediante PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural). Se enseñarán técnicas de Smoothing para el ajuste de la dimensionalidad cuando existe insuficiencia de datos. Con los sets de datos de texto preparados se procederá a la asignación de significado mediante técnicas de clustering y de clasificación con Naive Bayes y K-means entre otras. Finalmente se realizará la evaluación de los modelos resultantes mediante las técnicas de test collections y precision recall.

A lo largo del curso también se introducirán diferentes herramientas para la extracción de datos de redes y web (Pahntom.JS y Casper.JS) y para el análisis de sentimientos (TextBlob), y se enseñarán a usar librerías de diccionarios de palabras basadas en Phyton.

Saber Más

Al finalizar el curso el alumno podrá:

  • Detectar patrones comportamentales del lenguaje mediante la agrupación de palabras claves.
  • Realizar análisis de sentimiento positivos, negativo y neutral sobre datos de texto de todo tipo (ej:redes sociales, emails, chats).
  • Implementar proyectos de social listening y detectar redes robots.
  • Clasificar automáticamente grandes volúmenes de archivos de texto como documentos e emails.
  • Monitorear campañas en redes sociales y calcular su potencial y viralidad.

A quiénes va dirigido

Este curso es ideal para analistas dedicados a rubros de gestión de redes sociales y de análisis de documentos web.

Pre requisitos

Se requiere conocimientos sólidos en Data Mining y Técnicas de Clustering.

Se recomienda hacer los cursos Data Mining Aplicado y Técnicas de Clustering.

Duración y Costo 21hs $4850 ó hasta 12 cuotas de $606 Ver promociones vigentes -10% por inscripción temprana
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