Domina NLP en Python con modelos probabilísticos: de la teoría a la práctica. Curso en inglés – ¡aprovecha SYLLABUSSHOCK25!

Descubre el poder del procesamiento de lenguaje natural (NLP) con un enfoque práctico y probabilístico, usando Python. Este curso te lleva de cero a experto a través de proyectos reales y ejercicios que consolidan los fundamentos.

Comenzarás con técnicas básicas de procesamiento de texto y avanzarás hacia conceptos como Modelos Ocultos de Markov, Gramáticas Probabilísticas y Métodos Bayesianos. A diferencia de otros cursos, profundizamos en las bases probabilísticas que sustentan las aplicaciones modernas de NLP, manteniendo el contenido accesible y práctico.

Además, el curso adopta un enfoque basado en proyectos: construirás pipelines de preprocesamiento, modelos de lenguaje con N-gram, sistemas de análisis de sentimientos para reseñas, y herramientas de reconocimiento de entidades nombradas. Al finalizar, tendrás un portfolio sólido y la confianza para enfrentar retos reales de análisis de texto.

Lo que aprenderás:

• Diseñar y desplegar un pipeline de análisis de sentimiento para reseñas de clientes combinando enfoques basados en reglas y aprendizaje automático.
• Dominar técnicas de preprocesamiento de texto y extracción de características, incluyendo TF-IDF, embeddings y clasificación de texto personalizada.
• Desarrollar sistemas de Reconocimiento de Entidades Nombradas usando enfoques probabilísticos e integrarlos con bibliotecas modernas como spaCy.
• Crear y entrenar modelos de lenguaje sofisticados usando métodos bayesianos, incluyendo Naive Bayes y Redes Bayesianas para análisis de texto.
• Construir un sistema de análisis de reseñas de comercio electrónico que combine sentimiento, reconocimiento de entidades y modelado temático en una aplicación real.
• Construir e implementar modelos NLP basados en probabilidades desde cero en Python, incluyendo N-grams, HMMs y PCFGs.

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 56
• Duración: 6h 24m

Requisitos:

• Experiencia básica en programación en Python: familiaridad con funciones, bucles y estructuras de datos. No se requiere conocimiento avanzado de Python.
• Comprensión de conceptos básicos de probabilidad y estadística (media, varianza, distribuciones). Matemáticas a nivel de secundaria.
• Ordenador con Python 3.7+ instalado. Todas las bibliotecas requeridas se cubrirán en la sección de configuración del curso.
• Comprensión básica de estructuras de datos y algoritmos. Si puedes trabajar con listas y diccionarios en Python, estás listo.
• No se necesita experiencia previa en NLP o ML; empezamos desde cero. Bienvenidos principiantes.

¿Para quién es este curso?

• Científicos de datos y analistas que desean añadir procesamiento de texto y análisis de lenguaje natural a sus habilidades, especialmente quienes trabajan con comentarios de clientes o análisis de documentos.
• Desarrolladores de software que desean moverse hacia NLP, especialmente para incorporar características de análisis de texto en sus aplicaciones.
• Ingenieros de ML que buscan especializarse en modelos basados en probabilidades y sistemas de clasificación de texto para entornos de producción.
• Estudiantes y académicos en Informática, Lingüística o Ciencia de Datos que quieren experiencia práctica con implementaciones de NLP y proyectos reales.
• Profesionales de BI que necesitan extraer ideas útiles de datos de texto, como comentarios de clientes, publicaciones en redes sociales o documentos empresariales.
• Profesionales de cualquier industria que trabajan con datos de texto y quieren automatizar tareas de análisis de texto, incluso con experiencia de programación limitada.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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