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Introdução prática à Análise de Sentimentos em Python
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Rating: 4.2 out of 5(21 ratings)
110 students

Introdução prática à Análise de Sentimentos em Python

Conheça relevantes conceitos de Machine Learning e Análise de Sentimentos com este curso para iniciantes
Created byEbony Rodrigues
Last updated 5/2020
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Conceitos relevantes de Data Science, Machine Learning e Análise de Sentimentos
  • Configurar ambiente de desenvolvimento virtual
  • Instalar bibliotecas de Python com PIP
  • Extrair dados de bases em arquivos .csv
  • Processar textos com NLTK e RE
  • Salvar e carregar dados com Pickle
  • Vetorizar textos com Scikit-Learn
  • Classificar textos usando os algoritmos Naive Bayes e Support Vector Machine com Scikit-Learn
  • Analisar sentimentos em textos

Course content

11 sections • 11 lectures • 1h 10m total length
  • Apresentação3:55

    Entre no ambiente para tirar dúvidas sobre o minicurso no Google Classroom usando o código "oghp52d" sem aspas!

Requirements

  • Noções de lógica de programação
  • Noções de orientação a objetos
  • Noções de Python 3.x
  • Computador com acesso à internet
  • Python 3.8.2
  • Visual Studio 1.44.2 ou superior

Description

Este curso foi criado para integrar a Semana de Sistemas de Informação da Universidade Federal Rural de Pernambuco. Porém, qualquer pessoa pode fazê-lo se ignorar os momentos em que eu falo sobre a SEMSIS ou sobre avaliação que condiciona o certificado da SEMSIS. O certiticado padrão da Udemy é disponibilizado a todos que concluírem. Este curso trata de relevantes tópicos de Machine Learning e Análise de Sentimentos através de uma abordagem realmente prática. Os participantes serão instruídos para que compreendam a breve teoria apresentada e, em suas próprias máquinas, desenvolvam aplicações em Python capazes de analisar sentimentos em textos por meio do emprego de tecnologias e paradigmas atuais, realizando operações diversas sobre dados variados e implementando classificadores baseados em Naive Bayes e Support Vector Machine treinados para, enfim, visualizar, entender e comparar resultados. Não é necessário ter conhecimentos prévios de Data Science.

Who this course is for:

  • Estudantes e entusiastas da linguagem de programação Python que queiram aprender sobre Machine Learning e Análise de Sentimentos através de uma abordagem prática