When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Introducción al procesamiento de lenguaje natural

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Introducción al procesamiento de lenguaje natural

Ce cours fait partie de Spécialisation "Procesamiento de Lenguaje Natural"

Instructeur : Hernán Daniel Merlino

3 342 déjà inscrits

Inclus avec

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

27 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

27 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Entender los rudimentos básicos del Procesamiento de Lenguaje Natural
Generar clasificaciones de texto en forma automática
Evaluar el sentimiento de un texto en forma automática
Extraer información de un texto en forma automática

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Text Mining
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Process Modeling
Catégorie : Big Data
Catégorie : Analysis
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : File Management

Outils que vous découvrirez

Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : AI Orchestration

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

15 devoirs

Enseigné en Espagnol

91%

of learners achieved a positive career outcome

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires

logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Procesamiento de Lenguaje Natural"

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours

Este curso te brindará los conocimientos introductorios sobre el procesamiento de lenguaje natural y las diversas tareas relacionadas al pre procesamiento de grandes volúmenes de texto.

Te encontrarás con situaciones cotidianas que se enfrentan al trabajar con proyectos de NLP, para poder poner en juego todo lo aprendido. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Pyhon 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.

Détails du module

¡Bienvenidos al primer módulo del curso! En este módulo se presentarán los rudimentos básicos del procesamiento del lenguaje natural (NLP), origen del mismo, principales características, usos frecuentes y problemas apropiados para la resolución mediante esta técnica.

Inclus

6 vidéos6 lectures3 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

6 vidéosTotal 33 minutes

Universidad Austral1 minute
Introducción al curso1 minute
Etapas de NLP - Parte 18 minutes
Etapas de NLP - Parte 211 minutes
¿Cuáles son los problemas abordados por NLP?7 minutes
Conclusiones del módulo4 minutes

6 lecturesTotal 51 minutes

Bienvenidos a la Universidad Austral1 minute
Dinámica del curso10 minutes
Glosario10 minutes
Nociones básicas del NLP10 minutes
Principales etapas de NLP10 minutes
Material complementario10 minutes

3 devoirsTotal 60 minutes

Test de la lección10 minutes
Test de la lección10 minutes
Evaluación del módulo40 minutes

2 sujets de discussionTotal 35 minutes

¿Hay otras etapas del NLP?15 minutes
¿En que situaciones aplicaría NLP?20 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Podcast: Mi experiencia profesional15 minutes

En esta etapa se describen un conjunto de tareas comunes a al procesamiento del lenguaje natural. Al iniciar un proyecto de lenguaje natural ciertas tareas son realizadas, el objetivo de este apartado es entender cuáles son y cómo se deben llevar a cabo.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

4 vidéosTotal 21 minutes

Detalles de las etapas de NLP3 minutes
Características del clasificador de textos9 minutes
Tipos de clasificación de textos6 minutes
Conclusiones del módulo3 minutes

4 lecturesTotal 55 minutes

Revisión exhaustiva de las etapas de NLP20 minutes
¿En qué consiste la clasificación de textos?10 minutes
Abordaje de la clasificación de Texto15 minutes
Material complementario10 minutes

3 devoirsTotal 70 minutes

Test de la lección15 minutes
Test de la lección15 minutes
Evaluación del módulo40 minutes

1 sujet de discussionTotal 15 minutes

¿Qué tipos de texto clasificaría?15 minutes

Uno de los aspectos donde más esfuerzos se han dedicado NLP es poder evaluar la dimensión sentimiento de un texto. En este módulo se definirán las diversas formas de evaluar el sentimiento de un texto, como relacionar este sentimiento a una acción concreta que este alineado a alcanzar algún objetivo de negocio.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

4 vidéosTotal 13 minutes

Presentación sobre el análisis de sentimiento.3 minutes
La profundidad del análisis2 minutes
Evolución del sentimiento en el tiempo5 minutes
Conclusión del módulo 3 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

¿Cómo se puede abordar el análisis de sentimiento?10 minutes
Detectar el sentimiento a evaluar y selección de técnica a utilizar10 minutes
¿Cómo evaluar la evolución del sentimiento en el tiempo y predecir una tendencia?10 minutes
Material complementario10 minutes

3 devoirsTotal 60 minutes

Test de la lección15 minutes
Test de la lección15 minutes
Evaluación del módulo30 minutes

1 sujet de discussionTotal 15 minutes

¿Cómo relacionar el análisis de sentimiento a un objetivo dado?15 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Podcast: Experiencia profesional sobre análisis de sentimiento15 minutes

Un aspecto que no es tenido en cuenta en el NLP en términos generales es cómo orquestar un proceso repetitivo para ejecutar las tareas necesarias para el proyecto que se deba implementar. Aquí es importante destacar que en muchos casos se deben manejar gigas de archivos en diversos formatos. Por lo antes expuesto es que en este curso se definirán arquitecturas y técnicas para solucionar el problema en cuestión.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

4 vidéosTotal 22 minutes

Encadenar tareas - Parte 17 minutes
Encadenar tareas - Parte 25 minutes
Administración de grandes volúmenes de datos7 minutes
Conclusiones del módulo3 minutes

4 lecturesTotal 45 minutes

Definición de tarea10 minutes
¿En qué consiste el encadenamiento de tareas en NLP?10 minutes
¿Cómo administrar grandes volúmenes de datos?15 minutes
Material complementario10 minutes

3 devoirsTotal 60 minutes

Test de la lección15 minutes
Test de la lección15 minutes
Evaluación del módulo30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

¿Cómo se encadenarían tareas separadas en el tiempo?10 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Podcast: Mi experiencia profesional15 minutes

En este módulo se unirán todos los conocimientos adquiridos en el curso para generar un modelo de extracción de información en forma automática.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

4 vidéosTotal 18 minutes

Entorno de pre procesamiento6 minutes
Presentación de la granularidad de tareas en NLP5 minutes
¿Cómo abordar la extracción de información de manera iterativa?4 minutes
Conclusión del módulo3 minutes

4 lecturesTotal 55 minutes

Generar un entorno de pre procesamiento de datos para NLP15 minutes
Granularidad de las tareas a encadenar10 minutes
Proceso, abordaje y desarrollo de la extracción de información20 minutes
Material complementario10 minutes

3 devoirsTotal 60 minutes

Test de la lección15 minutes
Test de la lección15 minutes
Evaluación del módulo30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

¿Cómo se encadenarían tareas separadas en el tiempo?10 minutes

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

Évaluations de l’enseignant

(7 évaluations)

Hernán Daniel Merlino

Universidad Austral

4 Cours4 849 apprenants

Offert par

Universidad Austral

Avis des étudiants

5 stars
62,96 %
4 stars
25,92 %
3 stars
3,70 %
2 stars
3,70 %
1 star
3,70 %

Affichage de 3 sur 27

Révisé le 8 sept. 2023

¡Me encantó realizar este curso! super interesante

Révisé le 20 oct. 2022

El curso es didáctico y claro, prinicpalmente para aquellos que no estamos relacionados con los conceptos de programación, la modalidad es muy práctica y el modo de evaluación también.

Révisé le 27 avr. 2023

Es muy bueno, muy claro, especialmente para aquellos que no somos profesionales de sistemas.

Voir plus d’avis