Natural Language Processing met Python - Klassikaal
2.250,00 EUR
- 30 hours
Deze praktijkgerichte cursus Natural Language Processing (NLP) neemt je mee van fundamentele concepten tot geavanceerde technieken, zodat je met ongestructureerde tekstdata kunt werken en deze kunt omzetten in waardevolle inzichten. Je leert hoe je echte toepassingen bouwt, zoals chatbots, tools voor sentimentanalyse en tekstanalysesystemen met behulp van Python en industriestandaardbibliotheken.
Belangrijkste functies
Taal
Lesmateriaal in het Engels
Niveau
Gestructureerde leerlijn van beginner tot gevorderde
Meer dan 30 uur live, door een instructeur begeleide training
Meer dan 70 uur aanbevolen studietijd
Meer dan 25 uur praktische Python-oefening
25 uur praktische Python-sessies
Meer dan 80 uur aan toetsen en quizzen
3 NLP-projecten uit de echte wereld
Werk met ongestructureerde tekstgegevens uit de echte wereld
Leer chatbots en systemen voor sentimentanalyse bouwen
Vraag om datumbevestiging!
Inclusief certificaat van afronding van het programma
Leerresultaten
Aan het einde van dit programma ben je in staat om:
Grondbeginselen van tekstverwerking
Begin je NLP-reis door te leren hoe je tekstgegevens in Python kunt verwerken en bewerken met behulp van standaardtools en -bibliotheken.
Lexicale verwerking
Ontwikkel het vermogen om betekenisvolle kenmerken uit ongestructureerde tekst te halen en pas machinelearning-technieken toe om deze te analyseren.
Syntaxis en semantiek
Begrijp hoe je zinsstructuren analyseert, sentimentanalyse uitvoert en betekenis uit taal afleidt.
Toepassingen van tekstanalyse
Ontdek hoe tekstanalyse in verschillende sectoren wordt gebruikt en verken praktijkgerichte zakelijke toepassingen.
Evaluatie van NLP-systemen
Leer hoe je de prestaties van NLP-modellen beoordeelt en bepaalt of ze nauwkeurige en effectieve resultaten opleveren
Cursustijdlijn
Inleiding tot datawetenschap
Les 1
- Wat is data science
- Landschap van data-analyse
- Levenscyclus van datawetenschap
- Tools en technologieën
Python onder de knie krijgen
Les 2
- Python-installatie (Anaconda)
- Gegevenstypen, strings, lussen, controlestructuren
- Reguliere expressies en datastructuren
- Door de gebruiker gedefinieerde functies en lambda-functies
- Basisprincipes van objectgeoriënteerd programmeren
- Datasets importeren
- Gegevensbewerking met Pandas
- Gegevensvisualisatie met Matplotlib, Seaborn, ggplot
Kansrekening en statistiek
Les 3
- Gegevensverdeling en statistische concepten
- Voorwaardelijke kans
- Toetsen van hypothesen
Geavanceerde statistiek
Les 4
- Variantieanalyse (ANOVA)
- Lineaire regressie
- Technieken voor modelbouw
- Dimensiereductie
Voorspellende modellering
Les 5
- Modelbeoordelingsstatistieken
- Classificatietechnieken
- Prestatieoptimalisatie
Tijdreeksvoorspelling
Les 6
- Tijdreeksgegevens en componenten
- Voorspellingstechnieken
- Exponentiële smoothing
Afstudeer- en praktijkprojecten
Les 7
- Bouw ML-modellen voor echte zakelijke vraagstukken
- Oplossingen uitrollen naar productieomgevingen
- Portfolio-klare projecten
Voor wie is dit programma bedoeld?
Vereisten
- Basiskennis van programmeren in Python
- Vertrouwdheid met datahandling of data‑wrangling
- Inzicht in de basisprincipes van wiskunde of statistiek (aanbevolen)
Data scientists en aankomende dataprofessionals
Data-analisten die met tekstgegevens werken
AI/ML-ingenieurs en -beoefenaars
Softwareontwikkelaars en programmeurs
Onderzoekers en NLP-liefhebbers
Iedereen die geïnteresseerd is in door AI aangestuurde taalverwerking
Verklaringen
Licenties en accreditatie
De cursus wordt aangeboden volgens de Partnerprogramma-overeenkomst en voldoet aan de vereisten van de Licentieovereenkomst.
Gelijkheidsbeleid
Kandidaten worden aangemoedigd om tijdens het hele accommodatieproces contact op te nemen met AVC voor begeleiding en ondersteuning.
Veelgestelde vraag
Heeft u bedrijfsoplossingen of LMS-integratie nodig
Heb je niet de cursus of het programma gevonden dat geschikt zou zijn voor jouw bedrijf? Heb je een LMS-integratie nodig? Neem contact met ons op! Wij zullen met een passende oplossing komen!