Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt den Lernenden das praktische Wissen und die technischen Fähigkeiten, um ein Modell zur Sentimentanalyse mit Python zu entwickeln, zu implementieren und zu evaluieren. Beginnend mit einer Einführung in die Sentiment-Analyse und ihre realen Anwendungen, werden die Lernenden geeignete Tools, einschließlich IDEs und essentielle Bibliotheken, die in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet werden, erkunden und identifizieren. Im weiteren Verlauf des Kurses werden die Lernenden die Verwendung verschiedener Algorithmen, die für die Sentiment-Klassifizierung geeignet sind, analysieren und Erfahrungen im Aufbau einer vollständigen Analyse-Pipeline sammeln - von der Datenvorverarbeitung und -bereinigung bis hin zum Modelltraining und zur Evaluierung. Jede Lektion ist so gestaltet, dass sie das angewandte Lernen verstärkt und die Teilnehmer in die Lage versetzt, durch den Aufbau eines funktionierenden Sentimentanalysesystems, das in der Lage ist, Textdaten auf der Grundlage des emotionalen Tons zu klassifizieren, ihre Beherrschung zu demonstrieren. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein: - Schlüsselkonzepte der Sentimentanalyse zu identifizieren - geeignete Tools und Bibliotheken für die Textklassifizierung auszuwählen und zu konfigurieren.

- Code für die Datenbereinigung, -transformation und Merkmalsextraktion zu implementieren - Modelle des Maschinellen Lernens für die Klassifizierung von Gefühlen zu trainieren und zu evaluieren - die Leistung des Modells mit Hilfe von Standard-Evaluierungsmetriken zu bewerten Dieser Kurs ist ideal für Lernende mit grundlegenden Python-Kenntnissen, die anhand einer praktischen, projektbasierten Fallstudie in NLP und Maschinelles Lernen eintauchen möchten.