TEXT MINING Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS EN R
Al concluir el Curso de Text Mining y Análisis de Sentimientos con R, los estudiantes tendrán la capacidad de:
- Manejar el entorno de R aplicando las técnicas de minería de datos.
- Extraer información útil a partir de textos, correos o twitters.
- Interpretar los resultados del análisis de data no estructurada.
TEXT MINING Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS EN R
Actualmente estamos rodeados de gran cantidad de datos no estructurados (redes sociales, discursos políticos, organizaciones sociales, empresas, etc), y gracias a Internet y a la tecnología web podemos mostrar opiniones sobre cualquier tema en nuestras Redes sociales. Identificar y extraer información de valor a partir de estos datos ahora es posible gracias a métodos innovadores y eficientes como la Minería de Textos y el Análisis de Sentimientos que nos permiten analizar el contenido existente en el mundo digital, proporcionándonos información útil e importante desde formatos de documentos tales como páginas web, correos electrónicos, medios sociales, artículos de revistas, etc., constituyéndose en un recurso clave para identificar reacciones, actitudes, contexto y emociones basadas en relaciones estadísticas y de asociación a través del uso del software R como la herramienta de explotación. El presente curso de carácter teórico-practico, brinda al alumno conocimientos prácticos para iniciarse en la aplicación de las técnicas de Minería de Textos y Análisis de Sentimientos en áreas como Marketing, Sociología, Periodismo, Política, Lingüística entre otras.
TEXT MINING Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS EN R
- Tema 1: Introducción al Text Mining
- Importancia de los datos.
- El papel de las RRSS en el análisis de datos.
- Qué es la minería de textos y datos "no estructurados"?.
- Usos del Text mining.
- Diferencia entre Data mining y Text mining.
- Minería de Textos y su relación con otras disciplinas.
- Instalando R y RStudio.
- Tema 2: R Funciones Básicas
- Conociendo el entorno de RStudio.
- Tipos de datos en R.
- Operaciones básicas con R.
- R básico para minería de textos.
- Librerías para Text mining.
- Tema 3: Minería de Textos y aplicaciones
- Extracción de textos: RRSS.
- Frecuencia de Palabras.
- Creación de Wordclouds.
- Asociación entre palabras.
- Casos prácticos (Literatura, Política, Actualidad).
- Tema 4: Análisis de Sentimientos y aplicaciones
- Que es el Análisis de Sentimientos.
- Preprocesamiento de textos.
- Formatos DTM y TDM.
- Corpus.
- Caso practico: Analizando datos de Twitter.
- Caso practico: Análisis de Sentimientos chat WhatsApp.
TEXT MINING Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS EN R
TEXT MINING Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS EN R
Celinda Tahua Ugaz
Máster en Estadística aplicada por la Universidad Juan Carlos de España, Licenciada en Investigación Operativa por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, con especialidad en Analítica y Ciencia de datos; experiencia en el campo de análisis con herramientas estadísticas y de optimización. Actualmente, se desempeña como Data Scientist en una consultoría de marketing digital y a la vez ejerce la docencia en universitaria impartiendo cursos de: Estadística, Probabilidades, Investigación de Mercados e Investigación Operativa.
TEXT MINING Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS EN R
Información general:
- Vacantes: Ilimitadas
- Modalidad: Virtual
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- Realiza el abono en cualquiera de nuestras cuentas.
- Envíanos el voucher escaneado o una foto del mismo junto con tus datos (Nombre completo, DNI y número de celular) a nuestro correo electrónico: info.cientificaconsultores@gmail.com y coloca en el ASUNTO: Inscripción al curso de TEXT MINING Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS EN R.
¡Listo!
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