Beschreibung
Text Mining und NLP
Zielgruppe: Nur für Unternehmen und Institutionen.- Automatisierte Datenanalyse: Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung ermöglichen es Unternehmen, große Mengen an Textdaten automatisch zu analysieren. Dies führt zu einer effizienten Verarbeitung und Auswertung von Informationen, die in unstrukturierten Texten enthalten sind, wie z.B. Kundenfeedback, Social-Media-Beiträgen, E-Mails, Produktbewertungen usw.
- Erkenntnisgewinn und Wettbewerbsvorteil : Durch die Anwendung von Text Mining und NLP können Unternehmen wertvolle Einblicke aus ihren Textdaten gewinnen. Sie können Themen, Trends, Meinungen, Stimmungen und wichtige Informationen identifizieren, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Produktverbesserungen vorzunehmen, Kundenerfahrungen zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
- Automatisierte Klassifizierung und Tagging: Text Mining und NLP ermöglichen die automatische Klassifizierung und Tagging von Textdaten. Unternehmen können Texte nach Kategorien, Themen, Entitäten oder Stimmungen organisieren, was die Datenverwaltung und -suche erleichtert. Dies ist besonders nützlich, wenn große Mengen an Texten verarbeitet werden müssen.
- Effektives Kundenfeedback-Management: Text Mining und NLP helfen Unternehmen, Kundenfeedback effektiv zu verarbeiten. Sie können automatisch relevante Informationen aus Kundenbewertungen oder -beschwerden extrahieren, um auf Kundenbedürfnisse einzugehen, Probleme zu identifizieren und den Kundenservice zu verbessern.
- Effizientes Informationsmanagement: Mit Text Mining und NLP können Unternehmen Informationen aus verschiedenen Textquellen wie Artikeln, Berichten, Blogs usw. extrahieren und strukturieren. Dies erleichtert die Suche, den Zugriff und die Verwaltung von Informationen, was die Effizienz in verschiedenen Bereichen wie Forschung und Entwicklung, Marktanalyse und Compliance erhöht.
- Betrugserkennung und Sicherheit: Text Mining und NLP können helfen, betrügerische Aktivitäten und Sicherheitsrisiken zu erkennen. Durch die Überwachung von Textdaten, z.B. in E-Mails, Chat-Protokollen oder Finanzdokumenten, können verdächtige Muster oder Abweichungen identifiziert werden, die auf Betrug oder Sicherheitsverletzungen hinweisen.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 17 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung in Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Grundlagen von Text Mining und NLP
- Anwendungsbereiche und Einsatzmöglichkeiten
- Vorverarbeitung von Textdaten
- Textnormalisierung: Tokenisierung, Groß-/Kleinschreibung, Satzsegmentierung
- Entfernen von Stoppwörtern
- Lemmatisierung und Stemming
- Bereinigung von Sonderzeichen und Zahlen
- Feature Extraction
- Bag-of-Words-Modell
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
- Wortvektoren (Word Embeddings)
- Sentimentanalyse
- Grundlagen der Sentimentanalyse
- Verwendung von lexikonbasierten Ansätzen
- Maschinelles Lernen für Sentimentanalyse
- Named Entity Recognition (NER
)
- Identifizierung und Extraktion von Entitäten wie Personen, Orten, Organisationen
- Verwendung von NER-Bibliotheken und Tools
- Textklassifikation
- Grundlagen der Textklassifikation
- Naive Bayes-Klassifikator
- Support Vector Machines (SVM)
- Evaluierung von Klassifikationsmodellen
- Topic Modeling
- Latent Dirichlet Allocation (LDA)
- Anwendung von LDA zur Identifizierung von Themen in Textdaten
- Evaluierung von Topic-Modellen
- Textgenerierung
- Sprachmodelle für die Textgenerierung
- Verwendung von LSTM-Netzwerken
- Generierung von zusammenhängenden Texten
- Textübersetzung
- Grundlagen der maschinellen Übersetzung
- Verwendung von neuronalen maschinellen Übersetzungssystemen
- Evaluierung von Übersetzungsergebnissen
- Text Mining für soziale Medien
- Analyse von Textdaten aus sozialen Medienplattformen
- Extraktion von Informationen aus Tweets, Facebook-Posts usw.
- Sentimentanalyse und Trendanalyse in sozialen Medien
- Text Mining für Big Data
- Skalierbare Text Mining-Techniken für große Textdatensätze
- Verwendung von Hadoop und Spark für die parallele Verarbeitung von Textdaten
- Fallstudien und praktische Übungen
- Anwendung der erlernten Techniken auf reale Textdatensätze
- Durchführung von Text Mining-Projekten und Auswertung der Ergebnisse
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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