Libro de Data Science III: NLP & Deep Learning aplicado a Ciencia de Datos

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📘 Sobre el libro

Data Science III: NLP & Deep Learning aplicado a Ciencia de Datos es una guía práctica/teórica con ejemplos claros y aplicables. Dominarás el arte de la preparación de datos. te especializarás en el análisis de datos no estructurados. Aprenderás a procesar texto con NLP, a manejar datos complejos con Deep Learning y a construir modelos que pueden entender y clasificar el lenguaje humano, abriendo las puertas a una nueva área de la ciencia de datos.

Introducción:

• Data Science No Tabular: En este capítulo, nos adentraremos en el mundo de los datos no estructurados. Explorarás los desafíos y oportunidades que presentan los textos, imágenes y audios, y aprenderás por qué las técnicas tradicionales no son suficientes para analizarlos. Te prepararemos para trabajar con información que no cabe en filas y columnas.

• NLP I: Aquí comenzarás tu viaje en el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Te familiarizarás con los primeros pasos para analizar texto, como la tokenización y la eliminación de stopwords. Con librerías de Python, aprenderás a limpiar y normalizar el lenguaje humano para que pueda ser entendido por las máquinas.

• NLP II: En esta sección, profundizaremos en el NLP. Te mostraremos cómo transformar palabras en vectores numéricos, un paso crucial para el modelado. Explorarás técnicas como Bag-of-Words y TF-IDF, que te permitirán cuantificar el texto y prepararlo para algoritmos de Machine Learning.

• Taller NLP: Este capítulo es tu oportunidad para aplicar todo lo aprendido. A través de un taller práctico, te guiaremos paso a paso en la construcción de un proyecto completo de NLP, desde la adquisición de datos hasta el entrenamiento de un modelo de clasificación. Un proyecto de inicio a fin que consolidará tus habilidades.