Aplicaciones de Data Science: Text Mining-NLP & Data Mining | Data Science Online Course by Udemy

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Procesa datos para encontrar patrones de compras y analiza textos para encontrar mensajes ocultos en el corpus textual.

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Aplicaciones de Data Science: Text Mining-NLP & Data Mining

La Minera de Datos se utiliza en las organizaciones en diversas aplicaciones, como la comprensin del marketing de los consumidores, el anlisis de productos, la demanda y el suministro, el comercio electrnico, la tendencia de inversin en acciones y bienes races, las telecomunicaciones, etc. Esta se basa en algoritmos matemticos y habilidades analticas para encontrar patrones dentro de la enorme coleccin de bases de datos. Una de las mltiples aplicaciones que tiene la Minera de Datos es la de los algoritmos de reglas de asociacin, los cuales tienen como objetivo encontrar relaciones dentro un conjunto de transacciones, en concreto, tems o atributos que tienden a ocurrir de forma conjunta, en este curso aplicaremos el Apriori uno de los ms utilizados. Asimismo, la Minera de Textos es un campo de investigacin de gran crecimiento en la actualidad por las capacidades que brindan para analizar expresiones textuales ya sean de documentos, artculos web, comentarios en redes sociales, tesis, literatura, etc. con potencia computacional para el procesamiento del lenguaje Natural (PLN), para anlisis basados en la lingstica para encontrar patrones y mensajes ocultos dentro de los contenidos. Las habilidades en minera de datos y minera de textos son de gran valor para cualquier analista de datos, de business intelligence y cientfico de datos en general porque sin duda alguna, llevan al anlisis mucho ms all, abriendo un sinfn de oportunidades de aplicacin en los negocios y todo tipo de organizaciones. En este curso usaremos el paquete de R “Quanteda” para realizar anlisis de contenido y anlisis de sentimientos sobre un corpus textual referidos a discursos.

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