Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Você já deixou uma avaliação para expressar o que sentiu sobre um produto ou serviço? E costuma conferir as avaliações online antes de comprar? Esse tipo de informação é valiosa não só para você, mas também para as empresas. Neste curso, você vai aprender a interpretar o sentimento expresso em diferentes documentos. Vai usar conjuntos de dados reais com tweets, resenhas de filmes e produtos, além dos pacotes nltk e scikit-learn do Python. Ao final, você será capaz de conduzir uma tarefa de análise de sentimentos completa com base nas opiniões de passageiros de companhias aéreas dos EUA no Twitter.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Por dentro da Análise de Sentimentos
Você já conferiu as avaliações ou notas de um produto ou serviço antes de comprar? Então provavelmente já se deparou com a análise de sentimentos. Neste capítulo, você vai conhecer a estrutura básica de um problema de análise de sentimentos e começar a explorar o sentimento em resenhas de filmes.
- Bem-vindo!50 XP
- Elementos de um problema de análise de sentimento50 XP
- Quantas avaliações positivas e negativas existem?100 XP
- Resenhas mais longa e mais curta100 XP
- Tipos e abordagens de análise de sentimento50 XP
- Detectando o sentimento de Tale of Two Cities100 XP
- Comparando o sentimento de duas strings100 XP
- Qual é o sentimento de uma resenha de filme?100 XP
- Vamos criar uma nuvem de palavras!50 XP
- Sua primeira nuvem de palavras100 XP
- Quais palavras estão na nuvem de palavras?50 XP
- Nuvem de palavras em resenhas de filmes100 XP
2
Recursos numéricos a partir de avaliações
Imagine-se no lugar de uma empresa que oferece uma variedade de produtos. Você quer saber quais são os seus best-sellers e, principalmente, por quê. Vamos começar pelo passo 1 para entender as avaliações dos produtos, usando um conjunto de dados com resenhas da Amazon. Para isso, transformamos o texto em uma forma numérica e consideramos algumas complexidades nesse processo.
3
Mais sobre vetores numéricos: transformando tweets
Este capítulo continua o processo de entender as avaliações de produtos. Vamos abordar complexidades adicionais, especialmente ao trabalhar com dados de análise de sentimentos de redes sociais como o Twitter. Também vamos aprender outras formas de extrair recursos numéricos do texto.
4
Vamos prever o sentimento
Vamos aplicar Machine Learning para prever o sentimento de uma resenha com base nas palavras usadas. Utilizamos regressão logística e avaliamos seu desempenho de algumas maneiras. Esses são ótimos primeiros modelos!
Análise de Sentimentos em Python
Curso
concluído
