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Hernán Daniel Merlino
Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la extracción, limpieza y preparación de distintas fuentes de datos para ser incluidos en un proceso de NLP.
Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer el entorno de Jupyter Notebooks del entorno Anaconda.
Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python.
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Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la extracción, limpieza y preparación de distintas fuentes de datos para ser incluidos en un proceso de NLP.
Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer el entorno de Jupyter Notebooks del entorno Anaconda.
Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python.
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Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la extracción, limpieza y preparación de distintas fuentes de datos para ser incluidos en un proceso de NLP.
Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer el entorno de Jupyter Notebooks del entorno Anaconda.
Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python.
Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda.
Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Pandas, Scikit-learn y librerías de extracción de datos.
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What's inside
Syllabus
Web Scraping para Procesamiento de Lenguaje Natural
Este módulo te permitirá obtener los conocimientos necesarios para la construcción de un programa de extracción de datos de páginas Web basadas en HTML.
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Web Scraping para Procesamiento de Lenguaje Natural
Este módulo te permitirá obtener los conocimientos necesarios para la construcción de un programa de extracción de datos de páginas Web basadas en HTML.
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Traffic lights
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what should give you pause and
possible dealbreakers
El curso brinda conocimientos para la extracción, limpieza y preparación de fuentes de datos para NLP
Está dirigido a personas con conocimientos de programación y Python
Utiliza librerías como NLTK, Pandas y Scikit-learn
Cubre técnicas de scraping para extraer datos de páginas HTML
Enseña técnicas avanzadas para extraer datos de páginas HTML con JavaScript
Incluye técnicas para manipular y unificar diferentes tipos de datos, como PDF, DOC, XLS e imágenes
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Reviews summary
Limpieza de datos para nlp: un enfoque práctico
Según los estudiantes, este curso ofrece una sólida base para la limpieza de datos en el procesamiento de lenguaje natural. Se destaca por sus ejercicios prácticos y laboratorios que permiten una aplicación inmediata. Los instructores son elogiados por su claridad. Particularmente, la sección de web scraping y técnicas avanzadas es considerada muy valiosa. Sin embargo, algunos advierten que el nivel de programación requerido podría ser más intermedio que básico. Aunque se mencionaron problemas de actualización de código en el pasado, las reseñas más recientes sugieren que estos son menores o han sido abordados, consolidando el curso como una herramienta muy útil para profesionales.
Los instructores explican los conceptos de forma didáctica y clara.
"Los instructores explican de manera muy didáctica. Los ejemplos son claros y el ritmo es adecuado."
"Las explicaciones son muy claras."
La sección de web scraping y extracción de datos es muy útil.
"Me encantó la sección de web scraping, muy útil para proyectos reales."
"La parte de HTML parsing fue muy instructiva."
"Me gustó mucho cómo abordan el web scraping. Aprendí técnicas avanzadas que no conocía."
Ofrece ejercicios y proyectos prácticos que consolidan el aprendizaje.
"Las explicaciones son muy claras y los ejercicios prácticos realmente ayudan a consolidar el aprendizaje."
"Los laboratorios son muy prácticos y te permiten aplicar lo aprendido inmediatamente."
"Los proyectos son muy útiles para aplicar los conceptos."
Algunos encontraron la organización y el material con inconsistencias.
"Me pareció que le falta un poco de organización en los módulos. Pasamos de web scraping a manipulación de texto sin una transición muy clara."
"También encontré algunos errores tipográficos en el material complementario."
Algunos esperaban mayor detalle en la limpieza profunda de datos.
"Para ser un curso de 'Limpieza de datos', esperaba más detalle en la parte de normalización y estandarización. Se enfoca demasiado en la extracción de datos."
"La sección de manipulación de texto con PDFs fue interesante, pero me habría gustado más profundidad."
El curso asume un nivel de Python más allá del básico.
"Sentí que algunas explicaciones eran un poco rápidas para alguien que no está tan familiarizado con NLP."
"Creo que el curso asume un nivel de conocimiento de programación en Python que no es básico, como se indica en la descripción."
"Necesité buscar información adicional en varias ocasiones."
Existieron problemas con librerías desactualizadas, pero hay mejora.
"El curso está desactualizado. Las librerías no funcionan como se enseñan y perdí mucho tiempo intentando arreglar el entorno."
"Mi única queja es que a veces el código en los Jupyter Notebooks no estaba 100% actualizado con las últimas versiones de las librerías, requiriendo pequeños ajustes."
"Podría mejorar si se actualizan las versiones de algunas librerías."
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural with these
activities:
Participar en sesiones de práctica con compañeros
Show steps
Participar en sesiones de práctica te permitirá colaborar con otros, compartir conocimientos y reforzar tu comprensión de los conceptos.
Show steps
-
Forma un grupo de estudio o encuentra un compañero de clase para practicar juntos.
-
Establece un horario regular para las sesiones de práctica.
-
Durante las sesiones, trabajen juntos en ejercicios, discutan conceptos y compartan ideas.
Realizar ejercicios de extracción de datos HTML
Show steps
Resolver ejercicios de forma repetitiva te permitirá reforzar tu comprensión de los conceptos básicos de extracción de datos HTML.
Browse courses on
HTML Parsing
Show steps
-
Busca ejercicios y problemas en línea relacionados con la extracción de datos HTML.
-
Intenta resolver los ejercicios por tu cuenta, utilizando las técnicas y herramientas aprendidas en el curso.
-
Compara tus soluciones con las soluciones proporcionadas o discute tus soluciones con un compañero de clase o tutor.
Asistir a un taller sobre extracción de datos de páginas web
Show steps
Asistir a un taller te permitirá aprender de expertos, adquirir nuevas habilidades y conectarte con otros profesionales en el campo.
Browse courses on
Web Scraping
Show steps
-
Investiga y encuentra talleres sobre extracción de datos de páginas web que se ajusten a tu nivel de habilidad y objetivos.
-
Regístrate para asistir al taller.
-
Participa activamente en el taller, tomando notas y haciendo preguntas.
-
Aplica los conocimientos y habilidades adquiridos en tus proyectos o prácticas personales.
One other activity
Expand to see all activities and additional details
Show all four activities
Mentorar a estudiantes junior o principiantes en el campo
Show steps
Mentorar a otros te permitirá reforzar tu comprensión de los conceptos, desarrollar habilidades de comunicación y liderazgo, y contribuir al crecimiento profesional de otros.
Show steps
-
Ofrece tu ayuda como mentor a través de plataformas en línea o grupos locales.
-
Proporciona orientación, apoyo y comentarios a los estudiantes que busquen tu ayuda.
-
Comparte tus conocimientos, experiencias y recursos para ayudar a los estudiantes a superar desafíos y alcanzar sus objetivos.
Participar en sesiones de práctica con compañeros
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Participar en sesiones de práctica te permitirá colaborar con otros, compartir conocimientos y reforzar tu comprensión de los conceptos.
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- Durante las sesiones, trabajen juntos en ejercicios, discutan conceptos y compartan ideas.
Realizar ejercicios de extracción de datos HTML
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- Intenta resolver los ejercicios por tu cuenta, utilizando las técnicas y herramientas aprendidas en el curso.
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- Aplica los conocimientos y habilidades adquiridos en tus proyectos o prácticas personales.
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Mentorar a estudiantes junior o principiantes en el campo
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Career center
Learners who complete Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Natural Language Processing Engineer
Natural Language Processing Engineer
Natural Language Processing Engineers design and build systems that can understand and generate human language. They use a variety of techniques to process and analyze text, and they develop algorithms to solve problems such as machine translation and text summarization. This course may be helpful to Natural Language Processing Engineers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Natural Language Processing Engineers to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which is essential for Natural Language Processing Engineers.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use statistical and programming techniques to extract knowledge and insights from data. They develop and apply machine learning models to solve business problems. This course may be helpful to Data Scientists because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Data Scientists to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Data Scientists who need to analyze text data.
Technical Writer
Technical Writer
Technical Writers create and maintain technical documentation, such as user manuals, white papers, and training materials. They use a variety of writing and editing skills to communicate complex technical information clearly and concisely. This course may be helpful to Technical Writers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Technical Writers to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which is essential for Technical Writers.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design, build, and deploy machine learning models. They use a variety of programming languages and tools to automate the process of training and deploying machine learning models. This course may be helpful to Machine Learning Engineers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Machine Learning Engineers to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Machine Learning Engineers who need to analyze text data.
Information Architect
Information Architect
Information Architects design and organize websites and other digital content to make it easy for users to find and use. They use a variety of techniques to create intuitive and user-friendly interfaces. This course may be helpful to Information Architects because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Information Architects to understand how users interact with websites and to design interfaces that are more effective. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Information Architects who need to create and manage website content.
Search Engine Optimizer
Search Engine Optimizer
Search Engine Optimizers help businesses improve the visibility of their websites in search engine results pages. They use a variety of techniques to optimize website content and structure, and they track website traffic to measure the effectiveness of their optimization efforts. This course may be helpful to Search Engine Optimizers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Search Engine Optimizers to understand how search engines work and to optimize website content more effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Search Engine Optimizers who need to create and manage website content.
User Experience Researcher
User Experience Researcher
User Experience Researchers study how users interact with products and services. They use a variety of research methods to identify user needs and preferences, and they design and evaluate user interfaces to improve the user experience. This course may be helpful to User Experience Researchers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help User Experience Researchers to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for User Experience Researchers who need to analyze user feedback.
Librarian
Librarian
Librarians organize and manage libraries and other information centers. They help users find and access information, and they develop and implement library programs and services. This course may be helpful to Librarians because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Librarians to organize and manage library collections more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Librarians who need to create and manage library catalogs and other finding aids.
Web Developer
Web Developer
Web Developers design and develop websites and other web applications. They use a variety of programming languages and tools to create websites that are both functional and visually appealing. This course may be helpful to Web Developers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Web Developers to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Web Developers who need to create and manage website content.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain data pipelines that collect, transform, and store data. They use a variety of programming languages and tools to automate data processing tasks. This course may be helpful to Data Engineers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Data Engineers to design and build data pipelines that can collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Data Engineers who need to process text data.
Knowledge Engineer
Knowledge Engineer
Knowledge Engineers design and build knowledge bases that can be used by computers to solve problems. They use a variety of techniques to represent and organize knowledge in a way that is both computer-readable and human-understandable. This course may be helpful to Knowledge Engineers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Knowledge Engineers to build knowledge bases that are more comprehensive and accurate. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Knowledge Engineers who need to create and manage knowledge base content.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts collect, clean, and analyze data to help businesses make informed decisions. They use a variety of statistical and programming techniques to identify trends, patterns, and relationships in data. This course may be helpful to Data Analysts because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Data Analysts to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Data Analysts who need to analyze text data.
Research Analyst
Research Analyst
Research Analysts collect, analyze, and interpret data to help businesses make informed decisions. They use a variety of statistical and programming techniques to identify trends, patterns, and relationships in data. This course may be helpful to Research Analysts because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Research Analysts to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Research Analysts who need to analyze text data.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. They use a variety of programming languages and tools to create software that meets the needs of users. This course may be helpful to Software Engineers because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Software Engineers to collect and prepare data more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Software Engineers who need to process text data.
Content Moderator
Content Moderator
Content Moderators review and assess digital content to ensure that it meets community standards, advertising guidelines, and the law. They flag inappropriate content, including hate speech, violence, and pornography. This course may be helpful to Content Moderators because it teaches techniques for extracting and cleaning data from websites and documents. This can help Content Moderators to identify and flag inappropriate content more efficiently and effectively. Additionally, the course covers techniques for manipulating text, which can be useful for Content Moderators who need to summarize or redact content.
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Reading list
We've selected six books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural.
Este libro es un recurso práctico para aprender técnicas de scraping web. Proporciona una guía paso a paso sobre cómo extraer datos de páginas web, lo cual es una habilidad crucial para recopilar datos de texto para el PNL.
Esta guía cubre las técnicas de web scraping utilizando Python, incluidas técnicas avanzadas para manejar páginas web complejas.
Es un punto de partida excelente para quienes buscan fundamentos sobre el procesamiento del lenguaje natural. Si bien no se centra específicamente en la limpieza de datos, proporciona conocimientos sólidos sobre los métodos y técnicas esenciales de PNL, lo que lo convierte en una lectura valiosa para este curso.
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Este libro proporciona una guía integral para el uso efectivo de Python en la ciencia de datos. Si bien no se centra específicamente en el PNL, ofrece una base sólida en las mejores prácticas y técnicas de Python, que son esenciales para el procesamiento de datos de texto.
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Esta guía completa cubre JavaScript, que se utiliza ampliamente para crear páginas web interactivas.
Este libro ofrece una introducción accesible al aprendizaje automático, que es un campo estrechamente relacionado con el PNL. Proporciona una comprensión básica de los conceptos y algoritmos fundamentales que son útiles para el procesamiento de datos de texto.
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OpenCourser.com/course/ssoxja/limpieza
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Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
Universidad Austral
Instructor
Hernán Daniel Merlino
Language
Español
This course belongs to a
collection
called
Procesamiento de Lenguaje Natural. It's comprised of four courses:
- NLP Modelos y Algoritmos
- Introducción al procesamiento de lenguaje natural
- Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural (viewing)
- NLP System Architecture and Dev-Ops
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