Szkolenie SpaCy

InfoShare Academy to wiodąca akademia IT oferująca kompleksowe programy edukacyjne z nowych technologii dla firm. Od 2015 roku wspieramy organizacje w rozwoju zespołów technologicznych poprzez dedykowane kursy Machine Learning, DevOps, Data Engineering, Python, UX/UI Design, AWS i Kubernetes. Nasze szkolenia opierają się na praktycznych umiejętnościach i rzeczywistych przypadkach biznesowych. Współpracujemy z ponad 300 trenerami-praktykami z branży IT, dzięki czemu programy są dostosowane do aktualnych potrzeb rynku. Specjalizujemy się w reskillingu i upskillingu pracowników. Z nami zbudujesz efektywne zespoły wdrażające nowe technologie, które przyspieszą innowacje i wzmocnią konkurencyjność firmy na rynku. Sprawdź naszą ofertę szkoleń dedykowanych dla firm, które zostały stworzone z myślą o rozwijaniu kompetencji Twoich pracowników w obszarze IT.

• Szkolenie z spaCy to intensywny, dwudniowy kurs, który koncentruje się na praktycznym zastosowaniu biblioteki spaCy do przetwarzania języka naturalnego (NLP) w Pythonie. Program szkolenia jest tak zaprojektowany, aby 80% czasu poświęcone było na praktyczne warsztaty, a 20% na teorię. Uczestnicy zdobędą umiejętności niezbędne do analizowania tekstu, budowania modeli NLP i automatyzacji przetwarzania języka przy użyciu spaCy, pracując na rzeczywistych przykładach i przypadkach użycia.
• Wymagane umiejętności technologiczne:
• Znajomość podstaw programowania w Pythonie
• Podstawowa wiedza z zakresu przetwarzania danych
• Umiejętność pracy z bibliotekami Pythona

• Programistów i inżynierów danych, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności o NLP
• Data scientistów i analityków danych, pragnących przetwarzać i analizować tekst
• Specjalistów IT, którzy chcą wykorzystać spaCy do automatyzacji przetwarzania języka

• Jak zainstalować i skonfigurować spaCy do przetwarzania języka naturalnego
• Jak wykonywać podstawowe operacje tekstowe takie jak tokenizacja, lematyzacja i usuwanie stopwords
• Jak przeprowadzać analizę składniową, rozpoznawanie nazw własnych i analizę sentymentu
• Jak budować i trenować modele klasyfikacji tekstu z użyciem spaCy

• Dzień 1: Wprowadzenie do NLP i podstawy spaCy
  1.1. Podstawy przetwarzania języka naturalnego (NLP)

  • Wprowadzenie do NLP: definicje i zastosowania

  • Przegląd narzędzi i technik NLP
    1.2. Wprowadzenie do spaCy

  • Instalacja i konfiguracja spaCy

  • Przegląd podstawowych modułów i funkcji spaCy
    1.3. Podstawowe operacje w spaCy

  • Tokenizacja tekstu: podział tekstu na słowa i zdania

  • Lematyzacja i usuwanie stopwords

  • Analiza morfologiczna
    1.4. Analiza tekstu za pomocą spaCy

  • Implementacja podstawowych operacji tekstowych

  • Analiza prostych zbiorów danych tekstowych

• Dzień 2: Zaawansowane techniki i praktyczne zastosowania
  2.1. Analiza składniowa i semantyczna

  • Części mowy (POS tagging) i analiza składniowa

  • Analiza zależności i drzew składniowych
    2.2. Rozpoznawanie nazw własnych (NER) i analiza sentymentu

  • Techniki rozpoznawania nazw własnych

  • Metody analizy sentymentu w tekście
    2.3. Budowanie modeli NLP z użyciem spaCy

  • Tworzenie i trenowanie modeli klasyfikacji tekstu

  • Wykorzystanie korpusów spaCy do budowy modeli NLP

16 h/2 dni

• Certyfikat ukończenia szkolenia
• Miesięczny dostęp do nagrania szkolenia (w przypadku formy online)
• Dostosowanie programu szkolenia do potrzeb klienta