Mindset Institute sunduğu hizmetleri geliştirmek amacıyla cookie'lerden (çerezler) faydalanmaktadır. Çerezler hakkında detaylı bilgi almak ve tercihlerini belirlemek için çerez politikalarımıza göz atmanı öneririz. Detaylı Bilgi
TAMAM
Eğitimler
Eğitim takvimi Workshop Takvimi
444 1 476
  • Üye Girişi
  • Ücretsiz Üye Ol
    • Web Scraping ve Natural Language Processing Yeni Dönem ( Uzaktan Eğitim )
    Bu program süresince elde edeceğiniz alan bilgisiyle kariyeriniz ve çalıştığınız kurumda fark yaratacaksınız.
    Eğitim Detayları Kayıt ve Ödeme
    EĞİTİM DETAYLARI
    Kalan Kontenjan 12 / 25
    25 HAZİRAN 2024
    Sal & Per - 19.00 / 22.00
    12 Saat
    Online Eğitim

    Uzaktan Eğitim

    Canlı Sınıf

    KAYIT VE ÖDEME DETAYLARI
    Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için form doldurun
    Detaylı bilgi iste

    Tüm sorularınız için : 444 1 476 veya info@mindset.com.tr

    DÖNEM
    TARİH
    GÜNLER
    SÜRE
    KONTENJAN
    PROGRAM ÜCRETİ
    GROWTH ÜYE ÜCRETİ
    Yeni Dönem ( Uzaktan Eğitim )
    25.06.2024
    Sal & Per - 19.00 / 22.00
    12 Saat
    25 / 12

    Fiyatı görmek için form doldurun

    Form Doldur

    Web Scraping ve Natural Language Processing Yeni Dönem ( Uzaktan Eğitim )

    444 1 476
      Detaylı Bilgi İste
      EĞİTİM İÇERİĞİ

      Genel Bilgi

      Bu eğitimde, web scraping, doğal dil işleme ve veri analizi alanlarında kapsamlı bir beceri seti kazanacaksınız.

      Web sitelerinden veri çıkarma süreçlerinin tüm ayrıntılarını öğrenecek, NLP'nin temellerini anlayacak ve müşteri şikayetlerini analiz etmek için duygu analizi ve konu modelleme gibi teknikleri uygulayacaksınız.

      Bu eğitim ayrıca veritabanı yönetimi, veri görselleştirme ve varlık tanıma konularında uygulamalı oturumlar içeriyor, ham verileri eyleme dönüşebilir içgörülere dönüştürmek için size pratik beceriler kazandırıyor.

      Genel Bilgi
      Giriş ve Genel Bakış

      Amaç: Amacımızı belirleme ve sonuç olarak yapacağımız uygulamayı görmek.

      • Web scraping giriş.
      • Doğal Dil İşleme'ye (NLP) giriş.
      • Müşteri şikayetlerini analiz etmenin amacını ve önemini anlama.
      Web Scraping Temelleri

      Amaç: Web Scraping temellerini öğrenmek.

      • Web scraping için araçlar ve kütüphaneler (örn., BeautifulSoup, Scrapy).
      • Uygulamalı oturum: Seçilen siteden web kazıma yapılması.
      • Veri temizleme ve ön işleme.
      Veritabanı Depolama

      Amaç: Kazınan verileri nasıl depolayacağınızı göstermek.

      • Veritabanlarına giriş (SQL/NoSQL).
      • Kazınan verileri yapılandırılmış bir biçimde depolama.
      • Veri depolama ve almanın en iyi uygulamaları.
      NLP ve Metin Analizine Giriş

      Amaç: NLP kavramlarının temel olarak anlamak.

      • NLP ve metin analiz tekniklerine genel bakış.
      • Python NLP kütüphanelerine giriş (örn., NLTK, spaCy).
      • Doğal dil işlemede derin öğrenmesi modelleri.
      Duygu Analizi

      Amaç: Müşteri duygusunu/tonunu analiz etmek.

      • Duygu analizi nedir?
      • Uygulamalı oturum: Şikayet verilerinde duygu analizi yapmak (memnun, memnun değil, nötr)
      • Duygu puanlarını ve trendleri yorumlama.
      Konu Modelleme

      Amaç: Şikayetlerdeki ortak temaları belirlemek.

      • Konu/tema modellemeye giriş (örn., LDA).
      • Uygulamalı oturum: Ortak şikayet temalarını belirlemek için konu modellemesi uygulama.
      • Konuların görselleştirilmesi ve bulguların tartışılması.
      Varlık İsmi Tanıma (Named Entity Recognition)

      Amaç: Şikayetlerden anahtar varlıkları çıkarmak.

      • İsimlendirilmiş Varlık Tanıma'nın (NER) temelleri.
      • Uygulamalı oturum: Varlıkları (markalar, ürünler, yerler) çıkarma ve analiz etme.
      • Varlık analizinin etkileri.
      Veri Görselleştirme ve Raporlama

      Amaç: Analiz sonuçlarını görselleştirmek ve yorumlamak.

      • Veri görselleştirme araçları (örn., Matplotlib, Seaborn).
      • Bilgilendirici raporlar ve kontrol panelleri oluşturma.

       

      Vaka çalışması: Analizden eyleme dönüşebilecek içgörüler çıkarma.

      Genel Bilgi

      Bu eğitimde, web scraping, doğal dil işleme ve veri analizi alanlarında kapsamlı bir beceri seti kazanacaksınız.

      Web sitelerinden veri çıkarma süreçlerinin tüm ayrıntılarını öğrenecek, NLP'nin temellerini anlayacak ve müşteri şikayetlerini analiz etmek için duygu analizi ve konu modelleme gibi teknikleri uygulayacaksınız.

      Bu eğitim ayrıca veritabanı yönetimi, veri görselleştirme ve varlık tanıma konularında uygulamalı oturumlar içeriyor, ham verileri eyleme dönüşebilir içgörülere dönüştürmek için size pratik beceriler kazandırıyor.

      Giriş ve Genel Bakış

      Amaç: Amacımızı belirleme ve sonuç olarak yapacağımız uygulamayı görmek.

      • Web scraping giriş.
      • Doğal Dil İşleme'ye (NLP) giriş.
      • Müşteri şikayetlerini analiz etmenin amacını ve önemini anlama.
      Web Scraping Temelleri

      Amaç: Web Scraping temellerini öğrenmek.

      • Web scraping için araçlar ve kütüphaneler (örn., BeautifulSoup, Scrapy).
      • Uygulamalı oturum: Seçilen siteden web kazıma yapılması.
      • Veri temizleme ve ön işleme.
      Veritabanı Depolama

      Amaç: Kazınan verileri nasıl depolayacağınızı göstermek.

      • Veritabanlarına giriş (SQL/NoSQL).
      • Kazınan verileri yapılandırılmış bir biçimde depolama.
      • Veri depolama ve almanın en iyi uygulamaları.
      NLP ve Metin Analizine Giriş

      Amaç: NLP kavramlarının temel olarak anlamak.

      • NLP ve metin analiz tekniklerine genel bakış.
      • Python NLP kütüphanelerine giriş (örn., NLTK, spaCy).
      • Doğal dil işlemede derin öğrenmesi modelleri.
      Duygu Analizi

      Amaç: Müşteri duygusunu/tonunu analiz etmek.

      • Duygu analizi nedir?
      • Uygulamalı oturum: Şikayet verilerinde duygu analizi yapmak (memnun, memnun değil, nötr)
      • Duygu puanlarını ve trendleri yorumlama.
      Konu Modelleme

      Amaç: Şikayetlerdeki ortak temaları belirlemek.

      • Konu/tema modellemeye giriş (örn., LDA).
      • Uygulamalı oturum: Ortak şikayet temalarını belirlemek için konu modellemesi uygulama.
      • Konuların görselleştirilmesi ve bulguların tartışılması.
      Varlık İsmi Tanıma (Named Entity Recognition)

      Amaç: Şikayetlerden anahtar varlıkları çıkarmak.

      • İsimlendirilmiş Varlık Tanıma'nın (NER) temelleri.
      • Uygulamalı oturum: Varlıkları (markalar, ürünler, yerler) çıkarma ve analiz etme.
      • Varlık analizinin etkileri.
      Veri Görselleştirme ve Raporlama

      Amaç: Analiz sonuçlarını görselleştirmek ve yorumlamak.

      • Veri görselleştirme araçları (örn., Matplotlib, Seaborn).
      • Bilgilendirici raporlar ve kontrol panelleri oluşturma.

       

      Vaka çalışması: Analizden eyleme dönüşebilecek içgörüler çıkarma.

      SIKÇA SORULAN SORULAR
      SIKÇA SORULAN SORULAR
      Neden bu eğitimi almalıyım?

      Bu eğitim, veri analizi becerilerini geliştirmek isteyen herkes için hayati önem taşır. Web scraping ve NLP, günümüzün veri odaklı dünyasında temel becerilerindendir ve internetten büyük miktarda yapılandırılmamış veri çıkarmak ve yorumlamak için size olanak tanır. Bu beceriler, çeşitli endüstrilerde yüksek talep görmekte ve veriye dayalı karar verme, pazar araştırması ve müşteri duygularını anlamak için temel öneme sahiptir.

      Web Scraping ve NLP nedir ve veri analizinde neden önemlidir?

      Web Scraping, web sitelerinden veri çekme işlemidir. Pazar araştırması, duygu analizi, rekabet analizi ve daha birçok analiz için büyük miktarda web verisini verimli bir şekilde toplamak açısından veri analizinde kritik bir öneme sahiptir.

      Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarlarla insan dilinin etkileşimine odaklanan yapay zeka alanıdır. NLP araçlarının Web Scraping ile birlikte kullanılması internetten elde edilen büyük verilerin analizi ve yorumlanmasına olanak tanır.

      Bu eğitim için programlama bilgisine ihtiyacım var mı?

      Evet, bu eğitim almak için Python programlama diline aşina olmanız beklenir.

      Kullanılacak Python kütüphaneleri üzerine bir deneyim gerekli midir?

      Hayır. Eğitimde göreceğimiz BeautifulSoup, Scrapy, Hugging Face Transformers gibi kütüphaneleri sıfırdan birlikte işleyeceğiz.

      Bu eğitim için bilgisayarıma bir yazılım/program indirmem gerekli mi?

      Eğitim, Python üzerinden olduğu için bilgisayarınızda Python’ın ve geliştirme ortamlarından birinin inmiş olması gerekmektedir. Kursta kullanılacak kütüphanelerin de bilgisayarınızda olması gerekmektedir, bu kütüphanelerin kurulumu derslerde gösterilecektir.

      Bu eğitim teorik mi pratik ağırlıklı mı?

      Pratiğin ağırlıklı olduğu ama derslerde işlenen her konunun sağlam teorik temeli de verildiği bir eğitimdir.

      Bu eğitim bitirdikten sonra hangi alanlarda deneyimli olmayı bekleyebilirim?

      Bu eğitim size internetten veri kazıma, bu verileri analiz etme, duygu analizi, konu modellemesi ve bu analizlerin görselleştirilmesi üzerine deneyim kazandıracaktır.

      Eğitim kurumumuza özel olarak planlanabilir mi ?

      Eğitim programı, kurumların farklı ihtiyaçları ve gelişim hedefleri doğrultusunda yeniden tasarlanarak uygulanabilmektedir.

      Kurumunuza yönelik talebi iletmek için aşağıda yer alan kurumsal eğitim başvurusu formunu doldurabilir, sizin için en uygun teklifi alabilirsiniz.

      KURUMSAL BAŞVURU
      Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula Mindset Institute kalitesi ve denetimi altında takımın veya şirketin için eğitim planla. Yeni beceriler kazanmanıza, çalışanlarınızın gelişimini yönetmenize ve işgücünüzü eğitmenize nasıl yardımcı olabiliriz?
      BAŞVUR