Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Desde las redes sociales hasta las reseñas de productos, el texto es un tipo de dato cada vez más importante en muchas aplicaciones, incluido el marketing analytics. En muchos casos, el texto está sustituyendo a otras formas de datos no estructurados por ser más barato y estar más actualizado. Pero para aprovechar todo lo que el texto puede ofrecer, necesitas saber cómo pensarlo, limpiarlo, resumirlo y modelarlo. En este curso, usarás las herramientas tidy más recientes para empezar con texto de forma rápida y sencilla. Aprenderás a manipular y visualizar texto, realizar análisis de sentimiento y ejecutar e interpretar modelos de temas.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Manipulación de texto
Como el texto es un dato no estructurado, hay que hacer cierta manipulación para llevarlo a un formato que puedas analizar. En este capítulo, aprenderás a añadir estructura al texto mediante la tokenización, la limpieza y el tratamiento del texto como dato categórico.
2
Visualización de texto
Aunque los conteos están bien, las visualizaciones son mejores. En este capítulo, aprenderás a aplicar lo que ya conoces de ggplot2 a datos de texto en formato tidy.
3
Análisis de sentimiento
Aunque los conteos de palabras y las visualizaciones sugieren algo sobre el contenido, podemos ir más allá. En este capítulo, vamos más allá de los conteos de palabras para analizar el sentimiento o la valencia emocional del texto.
4
Modelado de temas
En este capítulo final, vamos más allá de los conteos de palabras para descubrir los temas subyacentes en una colección de documentos. Usaremos un modelo de temas estándar conocido como asignación latente de Dirichlet (LDA).
R
Introducción al análisis de texto en R
Curso
completado
