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Processamento de Linguagem Natural

Nós estamos sempre ligados(as) a dispositivos que nos conectam a outras pessoas, empresas e diversos tipos de informação. Em todas estas formas de conexão e comunicação, recebemos e/ou enviamos conteúdos utilizando algum idioma específico, seja em formato de texto ou áudio. Estas informações estão em linguagem natural.

Com o passar do tempo, as pessoas analistas de dados e as empresas começaram a perceber a importância deste tipo de informação e o uso que destes dados poderiam gerar para os negócios. Neste contexto, foram desenvolvidas formas de avaliar e retirar valor de informações. E é aí que o Processamento de Linguagem Natural entra.

O que é Processamento de Linguagem Natural?

Processamento de Linguagem Natural (PLN) ou, do inglês, Natural Language Processing (NLP), é uma área de estudo que combina ciência da computação, linguística e inteligência artificial para possibilitar que uma máquina possa compreender automaticamente frases escritas ou faladas por humanos.

Mas como utilizar NLP na prática? Que ferramentas podemos usar? Que projetos podemos desenvolver?

A Formação Técnicas de Processamento de Linguagem Natural vai nos ajudar a responder estas perguntas e nos guiar nos primeiros passos nessa área. Vamos lá?

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

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  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

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Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Thiago G Santos

    Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

  • Thiago G Santos

    Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

  • Sthefanie Monica Premebida

    Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.

  • Sthefanie Monica Premebida

    Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.

Passo a passo
  1. 1 Primeiros passos

    Inicialmente, você vai conhecer um pouco sobre o Processamento de Linguagem Natural e as aplicações desta área no mercado de trabalho.

    Você vai aprender os conceitos e algumas técnicas e ferramentas importantes para conseguir extrair valor de um conjunto de informações no formato de texto.

    Vamos aplicar estes conhecimentos para explorar um procedimento de Análise de Sentimento que é uma técnica bastante utilizada para identificar e extrair informações subjetivas de conjuntos de texto.

  2. 2 Conceitos e técnicas

    Já tivemos nosso primeiro contato com Processamento de Linguagem Natural, agora vamos explorar mais a fundo os conceitos e técnicas de manipulação e tratamento de dados em formato textual.

    Aplicaremos os conhecimentos na construção de um corretor ortográfico utilizando a linguagem Python, sempre focando nos detalhes básicos do projeto e nas ferramentas e técnicas de NLP.

    • Artigo Guia de NLP - conceitos e técnicas | Alura Cursos Online

    • Curso Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP

      10h
      • Aprenda conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
      • Saiba o que está por trás dos corretores ortográficos (spell checker).
      • Crie um corretor de palavras do zero, utilizando Python.
      • Utilize o NLTK uma das principais bibliotecas Python para NLP.
      • Aprenda o que são tokens e como utilizar NLTK para realizar a fragmentação de um texto.
    • Artigo Lemmatization vs. stemming: quando usar cada uma? | Alura Cursos Online

    • Curso NLP: regex e modelos de linguagem

      12h
      • Avance nos estudos sobre Processamento de Linguagem Natural.
      • Aprenda como as regex pode ajudar no tratamento de dados textuais.
      • Entenda o que são o modelos de linguagem e suas aplicações
      • Crie um modelo que detecta idiomas modo automatizado.
      • Pratique bibliotecas python como NLTK e Scikit-Learn.
  3. 3 Bibliotecas Python e técnicas avançadas para NLP

    Nesta última etapa, vamos continuar trabalhando com ferramentas e conceitos de Processamento de Linguagem Natural. Também daremos foco a alguns pacotes Python que podem nos ajudar nas tarefas desta área.

    Vamos conhecer e trabalhar com as técnicas Bag of Words e Word2Vec, as bibliotecas gensin e TextBlob e um comparativo entre NLTK e SpaCy.

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Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...

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nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Muito boa. Apesar de não ser meu foco de interesse no momento, esse curso a me ajudou a ter outros para aplica-lo em algum projeto que porventura possa surgir na minha instituição. Além disso, conhecer outras aplicabilidades da biblioteca NLTK .

Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP

Luiz Peralta

Esclareceu muitas dúvidas é a didática foi um diferencial no entanto, eu mudaria o primeiro vídeo (ou add um curtinho) com a demonstração de uma nova review sendo classificada e depois no fim, essa mesma nova review sendo classificada com a melhora do algoritimo.

Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento

Paulo Jose da Silva

Em todo curso de aprendizado de máquina eu sinto a necessidade de mais profundidade no tema. Sei que o instrutor sempre mostra os sites da biblioteca que está utilizando, porém gostaria que tivesse um tópico com um texto (ou vídeo), mostrando a parte teórica daquela lib, pois saber como as ela funciona é vital para saber as limitações.No mais, os cursos da Alura são de uma qualidade impressionante, é perceptível o cuidado que a equipe tem em elaborá-los.

Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento

Otávio Augusto

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