Análise e mineração de texto + Classificação de emoção (NLP)

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Análise e mineração de texto + Classificação de emoção (NLP)

Nesse treinamento vamos explorar a mineração e análise de textos e criar um modelo de Machine Learning para classificação a emoção de textos usando dados reais.

Iremos utilizar os seguintes frameworks:

1. Pandas;

2. Numpy;

3. Matplotlib;

4. Seaborn;

5. Plotly;

6. RE;

7. NLTK;

8. Yellowbrick;

9. Sklearn;

10. WordCloud;

11. Entre outros.

Como vai funcionar nossa dinâmica?

Iremos importar dados extraindo do Twitter e começar uma mineração geral nos dados.

1. Vamos entender da região de onde foi extraindo esses dados

2. Vamos minerar informações de textos

3. Vamos criar um modelo para classificar as emoções

Obs: Essa solução pode ser adapta para criar um produto ou serviço baseado em dados !!!

Porque aprender a criar soluções?

Programação é uma disciplina totalmente prática, de forma que, apenas a leitura de livros e/ou acompanhamento de vídeos não desenvolve todas as habilidades necessárias.

A demanda por programadores Python nunca esteve tão alta, afinal, Python é uma das linguagens mais utilizadas no mundo e requisito para se trabalhar com Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Inclusive, podemos considerar Python como uma linguagem padrão para análise de dados, tendo em vista seu amplo ecossistema de bibliotecas, que englobam desde a manipulação e tratamento de dados até mesmo o deploy de modelos. Não podemos esquecer, neste sentido, que o Python é uma linguagem de aplicação geral.

Por ser uma linguagem de programação versátil, simples de aprender e muito poderosa, Python possui recursos que, apesar de simples de se utilizar, tornam o aprendizado muito divertido.

Bons estudos!

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