Die Herausforderung: Das Erkennen von Thematiken und Trends aus Textsammlungen
Ein Großteil der weltweit verfügbaren Informationen liegt in Texten vor. In vielen Anwendungen muss man untersuchen, welche Themen („Topics“) in Texten besonders oft vertreten sind – und umgekehrt, welche Texte ein vorgegebenes Topic besonders stark thematisieren.
Die Lösung:
Methoden des sog. „Topic Modeling“ helfen Ihnen, Trends und Themen aus den zugehörigen Textdaten zu identifizieren. Dies können Sie z.B. einsetzen, wenn Sie Textdateien oder Chatverläufe untersuchen, wenn Sie Nachrichten, Unternehmensdaten, Social Media Kanäle oder Meinungsumfragen auswerten oder als „Data Journalist“ recherchierte Inhalte aufbereiten. Hierzu lernen Sie in der Weiterbildung die Methoden LDA, BERT, DBSCAN und UMAP in Theorie und Praxis kennen.
Der Kurs besteht einerseits aus Live-Vorträgen und Demos als Online-Seminar. Andererseits haben wir für Sie Python-Programmieraufgaben als Jupyter-Notebooks vorbereitet, die Sie unter Live-Betreuung unserer Expertin bearbeiten. Natürlich planen wir hierbei ausreichend Zeit für Diskussionen, Fragen und Pausen ein.
Nach Kursende steht Ihnen unsere Expertin noch einen weiteren Tag per Internetforum für Ihre Nachfragen zur Verfügung.
Ihre Vorteile auf einen Blick
Nach dem Seminar können Sie...
... nachvollziehen, wie man die LDA-Methode in Ihren eigenen Projekten in der Programmiersprache Python praktisch umsetzt.
Dieses Seminar bietet Ihnen...
- Vermittlung innovativer Methoden des Topic Modeling und weiterer ML-Verfahren, die Sie hierbei unterstützen
- Erkenntnisse aus dem aktuellen Forschungsstand zum Kursthema
- Betreuung bei der Bearbeitung der Python-Programmierbeispiele durch unsere Expertin im Videochat und per Internetforum
- Zeit zur Selbstreflexion und asynchrones Lernen passend zu ihrem Lerntempo, denn unsere Expertin steht Ihnen nach dem Seminar noch für Rückfragen per Forum zur Verfügung
- Tipps für Literatur und externe Informationsquellen, mit denen Sie auch nach diesem Kurs am Puls der Zeit bleiben können
- Austausch mit Expert*innen und Vernetzung mit anderen Anwendenden