Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural

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Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Procesamiento de Lenguaje Natural“

Dozent: Hernán Daniel Merlino

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Empfohlene Erfahrung

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Web Scraping

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Jupyter
Kategorie: Hypertext Markup Language (HTML)
Kategorie: JavaScript Frameworks
Kategorie: Pandas (Python Package)

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la extracción, limpieza y preparación de distintas fuentes de datos para ser incluidos en un proceso de NLP.

Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer el entorno de Jupyter Notebooks del entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Pandas, Scikit-learn y librerías de extracción de datos.

Este módulo te permitirá obtener los conocimientos necesarios para la construcción de un programa de extracción de datos de páginas Web basadas en HTML.

Das ist alles enthalten

5 Videos6 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in

5 VideosInsgesamt 24 Minuten

Universidad Austral1 Minute
Introducción al curso4 Minuten
Etapas del Web Scraping9 Minuten
Problemas que pueden resolverse con Web Scraping5 Minuten
Problemas que pueden resolverse con Web Scraping - Conclusiones5 Minuten

6 LektürenInsgesamt 76 Minuten

Bienvenidos a la Universidad Austral1 Minute
Dinámica del curso10 Minuten
Glosario20 Minuten
Nociones básicas de Web Scraping. 3 técnicas para extracción de distintos formatos de páginas web15 Minuten
Principales etapas del Web Scraping20 Minuten
Material complementario 10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 80 Minuten

Test de la lección20 Minuten
Test de la lección20 Minuten
Evaluación del módulo40 Minuten

2 DiskussionsthemenInsgesamt 20 Minuten

Analizando las etapas del Web Scrapping10 Minuten
El Web Scarping y NLP10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Podcast: Mi experiencia como profesional15 Minuten

En este módulo se describen un conjunto de pasos necesarios para el pre procesar páginas HTML y extraer información de ellas. Además, se detallarán distintos tipos de aproximación al mismo.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

3 VideosInsgesamt 16 Minuten

HTML Parsing5 Minuten
Construcción de un parser7 Minuten
Tipo de Parsing 4 Minuten

4 LektürenInsgesamt 55 Minuten

Revisión exhaustiva del proceso de Parsing en páginas HTML15 Minuten
Diseño de un parser 15 Minuten
Principales formas de hacer parsing en páginas HTML15 Minuten
Material complementario10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Test de la lección20 Minuten
Test de la lección30 Minuten
Evaluación del módulo40 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

El Parsing y sus tipos de técnica10 Minuten

En este módulo se presentarán las técnicas avanzadas de scraping para extracción de datos de páginas HTML que utilizan diversas librerías de JavaScript para su construcción

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

3 VideosInsgesamt 15 Minuten

Parsing avanzado3 Minuten
Programación concurrente y programación distribuida4 Minuten
Programación de parsers avanzados7 Minuten

4 LektürenInsgesamt 55 Minuten

Metodologías de parsing avanzado15 Minuten
Apuntes de ingeniería de software para la construcción de parsers15 Minuten
¿Cómo evaluar el lenguaje de programación más apropiado para la construcción del parser?15 Minuten
Material complementario Selección de links parser avanzado.10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Test de la lección20 Minuten
Test de la lección30 Minuten
Evaluación del módulo40 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Analizando el grado de concurrencia que debe poseer el parser10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Podcast: mi experiencia profesional15 Minuten

Una vez estriado el texto de las paginas HTML que es una fuente habitual de extracción de información, se pueden sumar distintas fuentes de tipos de datos, como ser PDF, DOC, XLS e imágenes. En este módulo se verán diversas técnicas que pueden servir para recolectar la información de ellas y unificarlas en un mismo conjunto de documentos.

Das ist alles enthalten

4 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

4 VideosInsgesamt 19 Minuten

Presentación de las distintas fuentes de datos4 Minuten
Construcción de conectores para diversas fuentes de datos7 Minuten
Conectores de Web Scraping3 Minuten
Alternativas en la construcción de conectores5 Minuten

4 LektürenInsgesamt 55 Minuten

Principales alternativas de fuentes de datos en NLP15 Minuten
¿Cómo debe ser construido un conector?15 Minuten
Como se puede construir conectores modulares15 Minuten
Material complementario10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Test de la lección30 Minuten
Test de la lección20 Minuten
Evaluación del módulo40 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Analizando el origen de los datos10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Mi experiencia profesional15 Minuten

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Dozent

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Hernán Daniel Merlino

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Felipe M.

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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Bewertungen von Lernenden

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Zeigt 3 von 15 an

Geprüft am 7. Nov. 2022

Excelente , se vio la vista general de forma agil , con ejemplos y documentacion que ayuda al inicio del NLP

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Häufig gestellte Fragen

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