Este curso gratuito de desarrollo en línea explica las herramientas y los métodos utilizados para el análisis de sentimientos en Python.

¿Se te ha ocurrido alguna vez que puedes analizar un texto para descubrir el sentimiento oculto detrás de él? Por sorprendente que parezca, esto es posible gracias al análisis de sentimientos en Python, una metodología específica para analizar textos. Este proceso requiere una combinación de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje, con el telón de fondo de un lenguaje de programación específico, que es donde entra en juego Python. El análisis de sentimientos es un tema importante, particularmente en el mundo empresarial, debido a su relevancia para resolver problemas empresariales. Este curso trata sobre la comprensión de la metodología del análisis de sentimientos en Python. El análisis sentimental, a menudo denominado clasificación de sentimientos, trata sobre las tareas de clasificación de textos. Si se le proporciona una frase, se teoriza un clasificador para resaltar el sentimiento que hay detrás de ella. El análisis del sentimiento decide si el sentimiento es positivo, negativo o incluso neutral

Como las computadoras no pueden transformar el lenguaje abstracto, necesitamos recurrir a un lenguaje de programación para convertir el texto que estamos analizando en números únicos, interpretados para resaltar el sentimiento. Python es el lenguaje de programación más utilizado porque permite trabajar integrando sistemas de forma más eficaz. En este curso, haremos hincapié en PyCharm, que puede proporcionar todas las herramientas que necesita para un desarrollo de Python más productivo. A diferencia de Visual Studio, Pycharm es un excelente IDE (entorno de desarrollo integrado) para Python. Al proporcionar una finalización de código más fiable y las mejores inspecciones de código, Pycharm es ideal para soluciones rápidas, lo que lleva a un mejor rendimiento en el análisis de opiniones

Otra noción esencial que aprenderás está relacionada con TextBlob. Es una biblioteca de Python específica para procesar datos textuales. TextBlob proporciona una API sencilla que le permite sumergirse en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), que incluye el etiquetado de partes del discurso, la extracción de frases nominales y el análisis de sentimientos. Otros tipos de PNL incluyen la traducción y la clasificación. En este curso, te presentamos la polaridad y la subjetividad, que son conceptos relacionados con TextBlob. Los conceptos de TextBlob se encuentran dentro del rango de uno negativo y uno positivo; la polaridad es solo un flotante, donde el signo negativo significa un enunciado negativo y el positivo significa un enunciado positivo. La subjetividad, una noción relacionada con la flotación, se encuentra dentro del rango de cero y uno. Una opinión personal, un juicio e incluso una emoción se denominan generalmente oraciones subjetivas. Por el contrario, solo la información fáctica puede ser objetiva. Sin duda, este curso será útil tanto para los profesionales de TI o del desarrollo como para los estudiantes que tengan un excelente dominio de Python y estén interesados en la ciencia de datos