Análisis de redes sociales usando Python

Análisis de redes sociales usando Python

Capacitadores

Roberto Esteves, Ing.

Ing. Sistemas por vocación y marketero por decisión, tiene 20 años de experiencia en Marketing Digital en banca, junto a manejo de innovación y tecnología en áreas como medios de comunicación y empresas de telecomunicaciones

Subdirector del núcleo Guayas de la Sociedad Ecuatoriana de Estadística, cuenta con un Nanodegree de Udacity en Data Science, certificado por la SEE, IBM, Platzi en Ciencia de Datos.

Consultor de marketing y comunicación, se ha dedicado al estudio del comportamiento de los usuarios en redes sociales para encontrar insights que permitan elaborar mejores campañas. 

Hugo Porras, Ing.

Es Ingeniero en Ciencias Económicas y Financieras de la Escuela Politécnica Nacional, actualmente trabaja como especialista en analítica avanzada en Banco del Pacífico.

Trabaja como consultor independiente en temas relacionados al Real state finance, cuenta con 3 publicaciones en revistas indexadas, ha dictado cursos junto con el club de econometría y de la asociación de estudiantes de Ciencias Económicas Financieras de la EPN. Sus principales campos de interés son la ciencia de datos, economía, la economía geográfica, organización industrial y finanzas

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El procesamiento natural del lenguaje (NLP) es un campo de la inteligencia artificial enfocado en hacer que las máquinas entiendan, interpreten y manipulen el lenguaje humano. Sus aplicaciones son varias y van desde el mineo de texto, el análisis de sentimientos hasta la creación de chatbots. En este curso te introducirá a este maravilloso mundo al entender varias definiciones, procesos y técnicas para el procesamiento de texto que incluyen por ejemplo la neurolematización, el análisis de sentimientos y el modelamiento de tópicos. Al final se realizará análisis de comportamiento en una de las redes sociales más utilizadas, Twitter.

Contenido

  • Introducción al procesamiento del lenguaje natural (ejemplos en la industria)
  • Terminología, lingüística, sintaxis, gramática, semántica y tipología (teoría y ejercicios prácticos)
  • Obtención y procesamiento de datos de texto (programación en python, ejercicios prácticos)
  • Técnicas de análisis exploratorio de datos de texto (programación en python, ejercicios prácticos)
  • Análisis no supervisado de datos de texto (programación en python, ejercicios prácticos)
  • Cómo obtener una cuenta de developer de Twitter
  • Extracción de información usando la librería tweepy
  • Generación de gráficas a partir de la información de tweets
  • Extracción de tópicos a partir del análisis de texto de los tweets
  • Elaboración de un dashboard en shinny con gráficas para análisis
  • Creación de un post en medium para mostrar resultados

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