Udemy - Guida Al Text Mining E Alla Sentiment Analysis Con R - ITA

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Udemy - Guida Al Text Mining E Alla Sentiment Analysis Con R - ITA

Una guida al text mining e alla sentiment analysis con R in lingua italiana

Cosa imparerai:
Analizzare e trattare testi tramite le funzioni base e tm
Standardizzare un testo
Applicare procedure supervisionate e non supervisionate a corpus di documenti
Estrarre e analizzare tweet
Utilizzare varie stringhe e pacchetti per la gestione dei testi in R
Creare word cloud e rappresentazioni grafiche di documenti
Analizzare il sentiment di un testo con metodi supervisionati e non
Effettuare alcune analisi qualitative con RQDA

Richiede
Nozioni introduttive su R

Questo corso è dedicato a chi si avvicina al mondo del text mining e della sentiment analysis per la prima volta, pur avendo delle basi di programmazione e analisi dati con R. Non si tratta di un corso divulgativo generico sul text mining e sulla sentiment analysis, ma di un corso che vuole spiegare le basi dell'analisi dei testi tramite il linguaggio di programmazione R.

Se stai cercando esempi e casi per capire in maniera semplice le tecniche base per effettuare un'analisi di text mining o scoprire il sentiment dei tuoi testi con R, sei nel posto giusto.

R è uno dei linguaggi di programmazione più diffusi quando si parla di analisi dati, e comprende una serie di pacchetti e funzioni che possono aiutarci sia nel text mining descrittivo che nel text mining predittivo.

Il text mining descrittivo "descrive" un testo a partire dalle parole che lo compongono, mentre il text mining predittivo utilizza le caratteristiche di un gruppo di testi per effettuare delle predizioni, ad esempio se un'email è spam o no, oppure se un testo è stato scritto o meno da un autore, oppure, per tornare alla sentiment analysis, se un commento è positivo o negativo.

Per prima cosa partiamo capendo come mai il text mining e la sentiment analysis sono tanto importante, e quali sono gli usi che se ne fanno, e le lingue più analizzate (spoiler: c'è anche l'italiano).

Analizzare un testo non è come analizzare un dataset: il testo va prima trasformato in qualcosa che il computer possa capire: imparerai quindi le tecniche più importanti per sintetizzare un testo, preprocessarlo, normalizzarlo e rappresentarlo.
Imparerai poi a importare un documento o un corpus in R, preprocessarlo e analizzarlo, creando anche delle rappresentazioni grafiche.

Requisiti:

- Microsoft Windows o Mac
- Formato: mp4
Size: 9.85 GB

BUON DOWNLOAD

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