Análisis de sentimiento predictivo: Procesamiento del lenguaje natural con técnicas de aprendizaje automático en Python

Nueva edición: 
03/07/2017 -
De 10:00 hasta 14:00
04/07/2017 -
De 10:00 hasta 14:00
05/07/2017 -
De 10:00 hasta 14:00
06/07/2017 -
De 10:00 hasta 14:00
Aula: 
Aula 0 (Edif. Cossio)

Número de plazas limitado a 15. Aquellas personas que deseen asistir al curso deberán comunicárselo al responsable del seminario enviando un email a carcila@usal.es

Contenidos

  1. Introducción a los métodos computacionales en la investigación en comunicación y al análisis de big data
  2. Programación básica en Python
  3. Recuperación de datos de Twitter (API Streaming y API REST)
  4. Técnicas básicas de procesamiento del lenguaje natural con la librería NLTK
  5. Técnicas básicas de aprendizaje automática (machine learning) con la librería Sci-Learn
  6. Análisis de sentimiento predictivo

Requisitos para los asistentes

  • Se requiere conocimiento básico de informática en entornos Windows, Linux o MacOS
  • Se requiere conocimiento básico de estadística y de la técnica de “análisis de contenido”
  • No se requiere ordenador personal ya que el seminario se llevará a cabo en un Laboratorio de informática
Materiales: 
Arcila, C.; Barbosa, E. & Cabezuelo, F. (2016). Técnicas Big Data: Análisis de textos a gran escala para la investigación científica y periodística. El Profesional de la Información, 25 (4), 623-631
Tipo de contenido: 
Documento
Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit. O'Reilly Media, Inc.
Kelleher, J. D., Mac Namee, B., & D'Arcy, A. (2015). Fundamentals of machine learning for predictive data analytics: algorithms, worked examples, and case studies. MIT Press.
Programa del curso