Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

What is the refund policy?

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation Procesamiento de Lenguaje Natural

5 days left: Discover new skills with 30% off courses from industry experts. Save now.

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Spécialisation Procesamiento de Lenguaje Natural

Aprende a desarrollar en NLP. Crea tu propio entorno de trabajo para NLP

Instructeur : Hernán Daniel Merlino

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.0

(10 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.0

(10 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Ce que vous apprendrez

Desarrollar aplicaciones basadas en el procesamiento de lenguaje natural.
Construir entornos de trabajo para el procesamiento de lenguaje natural.

Vue d'ensemble

Este programa especializado te permitirá obtener los conocimientos de nivel básico, intermedio e intermedio superior para el desarrollo aplicaciones basadas en procesamiento de lenguaje natural.

Estas aplicaciones podrán ser embebidas en otras aplicaciones o ser utilizadas en forma autónoma.

También obtendrás los conocimientos necesarios para construir tu propio entorno de trabajo para el procesamiento de lenguaje natural.

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Espagnol

50 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de Universidad Austral

Spécialisation - série de 4 cours

El objetivo general de los proyectos es diseñar, probar e implementar sistemas basados en este modelo en lenguaje Python:

En el Curso 1 crearás un modelo básico de clasificación de texto en forma automática. Este modelo recibirá un conjunto de documentos para su entrenamiento, luego de haberse entrenado el modelo, se le podrá presentar un nuevo documento y este será clasificado según los datos de entrenamiento

En el Curso 2 desarrollarás un entorno de trabajo (Framework) para limpieza de datos específico para el procesamiento de lenguaje natural.

En el Curso 3 crearás un entorno de trabajo para la comparación de diversos modelos de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural.

En el Curso 4 crearás la infraestructura necesaria para pasar un proyecto de procesamiento de lenguaje natural a un ambiente de producción, además de contemplar las necesidades de re entrenamiento del mismo.

Introducción al procesamiento de lenguaje natural

COURS 113 heures4.4 (25 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

Entender los rudimentos básicos del Procesamiento de Lenguaje Natural
Generar clasificaciones de texto en forma automática
Evaluar el sentimiento de un texto en forma automática
Extraer información de un texto en forma automática

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Analysis

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Big Data

Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural

COURS 212 heures4.3 (15 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Web Scraping

Catégorie : Hypertext Markup Language (HTML)

Catégorie : Javascript

Catégorie : JSON

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Data Capture

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Data Integration

Catégorie : Scripting

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Data Transformation

NLP Modelos y Algoritmos

COURS 310 heures3.7 (10 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área.

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 los Jupyter Notebooks en el 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, Scikit-learn, Spacy y TensorFlow.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Jupyter

NLP System Architecture and Dev-Ops

COURS 410 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

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 los Jupyter Notebooks en el 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, Scikit-learn, Spacy y TensorFlow.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Application Lifecycle Management

Catégorie : Systems Architecture

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Software Architecture

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Application Development

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Software Development Life Cycle

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

Hernán Daniel Merlino

Universidad Austral

4 Cours4 658 apprenants

Offert par

Universidad Austral

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Étudiant(e) depuis 2018

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Foire Aux Questions

El Programa especializado está pensado para realizarse a lo largo de cuatro meses desde el inicio del primer curso.

Si bien no es indispensable, los cursos están diseñados con un grado creciente de dificultad y, por lo tanto, te recomendamos seguir el siguiente orden:

Curso 1 = Introducción al procesamiento de lenguaje natural.

Curso 2 = Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural.

Curso 3 = NLP Modelos y Algoritmos.

Curso 4 = NLP System Architecture and Dev-Ops.

Requisitos de software entorno Anaconda con Python 3.7 o superior, Jupyter Notebook y el paquete NLTK, como base para este curso, se sumarán a lo largo de los cursos otros paquetes según sean requeridos