Lernen Sie anhand eines praxisorientierten Ansatzes zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), wie Sie mit Python ein Modell zur Stimmungsanalyse erstellen und bewerten. In diesem Kurs lernen Sie die Kernkonzepte der Stimmungsanalyse kennen, verstehen deren praktische Anwendungen und lernen die Entwicklungsumgebung, Python-Bibliotheken sowie die für die Textklassifizierung üblicherweise verwendeten Algorithmen des maschinellen Lernens kennen.

Im Laufe des Kurses erstellen Sie eine vollständige Pipeline zur Sentimentanalyse, indem Sie Textdaten bereinigen und verarbeiten, Code implementieren, Modelle des maschinellen Lernens trainieren und deren Leistung anhand von Standard-Bewertungskennzahlen bewerten. Jede Lektion baut auf der vorherigen auf und hilft Ihnen dabei, durch projektbasiertes Lernen praktische Fähigkeiten zu entwickeln. Dieser Kurs richtet sich an Lernende mit Python-Grundkenntnissen, die ihr Verständnis von NLP und maschinellem Lernen durch die Erstellung einer funktionsfähigen Anwendung zur Sentimentanalyse erweitern möchten. Anstatt sich ausschließlich auf die Theorie zu konzentrieren, legt der Kurs den Schwerpunkt auf die praktische Umsetzung, sodass Sie die Konzepte während des gesamten Entwicklungsprozesses anwenden können. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, zentrale Konzepte der Sentimentanalyse zu identifizieren, geeignete Python-Tools und -Bibliotheken auszuwählen, Techniken zur Datenvorverarbeitung und Merkmalsextraktion umzusetzen, Modelle zur Sentimentklassifizierung zu trainieren und die Modellleistung mithilfe von Standardbewertungsmethoden zu beurteilen. Wenn Sie Ihre Python- und NLP-Kenntnisse durch ein praktisches Projekt zur Sentimentanalyse vertiefen möchten, bietet dieser Kurs einen strukturierten Weg von den grundlegenden Konzepten bis zur Modellbewertung.