Já ocorreu a você que você pode analisar um pedaço de texto para descobrir o sentimento oculto por trás disso? Por mais espantoso que possa aparecer, isso é possível através da análise de sentimentos Python, uma metodologia específica para analisar cópia. Esse processo pede uma combinação de aprendizado de máquina e processamento de linguagem, com o pano de fundo de uma linguagem de programação específica, que é onde o Python entra em jogo. A análise de sentimentos é um tema importante, em especial no mundo dos negócios, devido à sua relevância na resolução de problemas de negócio. Este curso trata de compreender a metodologia da análise de sentimentos Python. A análise sentimental, muitas vezes referida como classificação de sentimento, é sobre as tarefas de classificação de texto. Se você for abastecido com uma frase, um classificador é teorizado para destacar o sentimento por trás dele. A análise de sentimentos decide se o sentimento é positivo, negativo ou mesmo neutro.
Já que os computadores não podem transformar linguagem abstrata, precisamos recorrer a uma linguagem de programação para converter o texto em análise a números únicos, interpretado para destacar o sentimento. Python é a linguagem de programação mais utilizada porque permite que você trabalhe enquanto integra sistemas de forma mais eficaz. Neste curso, vamos enfatizar o PyCharm, que pode fornecer todas as ferramentas que você precisa para um desenvolvimento Python mais produtivo. Ao contrário do Visual Studio, o Pycharm é um excelente IDE (ambiente de desenvolvimento integrado) para Python. Fornecendo acabamento de código mais confiável e as melhores inspeções de código, o Pycharm é ideal para correções rápidas, levando a um melhor desempenho na análise de sentimentos.
Outra noção essencial que você vai aprender relaciona-se com o TextBlob. Trata-se de uma biblioteca Python específica para processar dados textuais. O TextBlob fornece uma API simples permitindo que você mergulha no processamento de linguagem natural (NLP), incluindo parte de identificação de fala, extração de frase substantiva e análise de sentimentos. Outras NLP inclui tradução e classificação. Neste curso, introduzimos você a polaridade e a subjetividade, que são conceitos relacionados ao TextBlob. Os conceitos de TextBlob se situam dentro do intervalo de negativo um e positivo; a polaridade é apenas um flutuante, com negativa significando declaração negativa e positiva significando uma declaração positiva. A subjetividade, uma noção relacionada à flutuação, encontra-se dentro do intervalo de zero e um. Uma opinião pessoal, um julgamento, e até mesmo uma emoção são geralmente chamados de sentenças subjetivas. Inversamente, apenas informações factuais podem ser objetivas. Este curso será, sem dúvida, útil para profissionais de TI ou de desenvolvimento e estudantes parecidos que tenham um excelente comando de Python e estejam interessados em ciência de dados.
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