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Curso

NLP:

aplicando processamento de linguagem natural para análise de sentimentos

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

1929

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Visualize e analise a frequência de palavras em textos
  • Aprenda a pré-processar e normalizar dados textuais
  • Utilize a técnica de stemming para simplificar palavras
  • Converta textos em representações numéricas
  • Aplique modelos de machine learning para classificar sentimentos
  • Utilize a técnica de TF-IDF para avaliar a relevância de termos em textos
  • Implemente a técnica de n-grams para capturar contextos
  • Utilize seu modelo de classificação de sentimentos com novos dados

Público alvo_

Pessoas que desejam aprender como aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural para analisar e classificar os sentimentos e opiniões expressos em textos, como avaliações de produtos, feedback de clientes, ou mídias sociais.

Valquíria Alencar

Valquíria Alencar

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Sou Especialista em Dados e IA no Insper, onde desenvolvo soluções que transformam dados em inteligência para apoiar decisões estratégicas e acelerar a inovação. Minha trajetória combina pesquisa científica, educação e tecnologia: sou PhD em Biotecnologia, com pós-doutorado na UFABC, e atuei como instrutora na Alura, formando milhares de profissionais em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

Curso atualizado em 26/02/2026

Ementa

  1. Explorando e vetorizando dados textuais

    • Conhecendo os dados
    • Transformando textos em dados numéricos
    • Classificando os sentimentos
  2. Explorando a frequência e o sentimento das palavras

    • Visualizando as palavras mais frequentes nas avaliações
    • Analisando palavras por sentimento
    • Dividindo o texto em unidades menores
    • Analisando a frequência das palavras
  3. Limpando e normalizando dados textuais

    • Removendo stopwords
    • Removendo pontuação
    • Removendo acentuação
    • Uniformizando o texto
  4. Utilizando outras técnicas de processamento de texto

    • Simplificando as palavras
    • Determinando a importância das palavras
    • Capturando contextos
    • Explorando a quantidade de features na vetorização
  5. Testando o modelo de classificação

    • Salvando e carregando o modelo
    • Criando uma função para processar novos dados
    • Classificando novas avaliações

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