Descripción
ANALISIS Y MINERIA DE TEXTOS CON PYTHON
Resumen del libro
Esta obra ofrece una guía práctica para dominar el análisis y la minería de textos utilizando Python. En un mundo donde la información textual crece exponencialmente, el libro proporciona las herramientas necesarias para procesar, analizar y extraer conocimiento valioso de grandes volúmenes de documentos. Desde la clasificación de contenido hasta la detección de patrones, el lector aprenderá a implementar técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y machine learning para transformar datos no estructurados en información útil y accionable.
¿De qué trata?
El libro aborda la problemática de gestionar la ingente cantidad de información textual disponible en la actualidad, como páginas web, artículos científicos, noticias o documentos en Wikipedia. Explica cómo, en lugar de leer manualmente miles de textos, es posible utilizar Python para automatizar su análisis. A través de ejemplos prácticos, enseña a identificar si un texto contiene mensajes de odio, clasificar su contenido por temas, extraer entidades o realizar búsquedas semánticas. La obra se centra en aplicar algoritmos de minería de datos y técnicas de PLN para convertir el texto bruto en conocimiento estructurado y valioso.
Temas principales
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) aplicado con Python
- Minería de datos textuales y extracción de conocimiento
- Clasificación automática de documentos y detección de contenido
- Análisis de sentimientos y detección de mensajes de odio
- Implementación de algoritmos de machine learning para texto
¿Para quién está recomendado?
Está dirigido a programadores, analistas de datos, científicos de datos y profesionales de la informática que deseen especializarse en el análisis de texto. También es adecuado para estudiantes de carreras tecnológicas que quieran adquirir habilidades prácticas en PLN y minería de datos. Se requiere conocimiento básico de Python para aprovechar al máximo el contenido.
Qué aporta este libro
- Capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de texto de forma automatizada
- Habilidades prácticas para implementar sistemas de clasificación y detección de contenido
- Conocimiento aplicado de técnicas de machine learning orientadas al lenguaje natural
- Herramientas para extraer información estructurada a partir de datos no estructurados
- Fundamentos para desarrollar aplicaciones de análisis de texto en entornos reales
Ficha técnica
- Autor: AA.VV
- Editorial: RC Libros
- Idioma: Español
- Tema: INFORMATICA: CUESTIONES GENERALES, MINERIA DE DATOS
- Colección: INFORMATICA
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: julio de 2023
- Número de páginas: 168
- Peso: 350 g
Valoración editorial
Una obra concisa y práctica que cubre una necesidad creciente en el ámbito del análisis de datos. Su enfoque aplicado y su extensión moderada la convierten en un recurso accesible para quienes buscan iniciarse o profundizar en la minería de textos con Python. Resulta especialmente útil para profesionales que necesitan automatizar el procesamiento de información textual sin requerir una base teórica extensa.