Manusia berkomunikasi lewat kata-kata, di internet kita bisa menemukan banyak sekali data berbentuk text. Text classification adalah salah satu bentuk penerapan Data Science menggunakan data text. Salah satu implementasi yang sering kita temukan yaitu social media listening menggunakan sentiment analysis.
Lalu, bagaimana jika kita ingin tahu apa yang dibicarakan oleh orang-orang di internet, bagaimana sentimen mereka terhadap suatu isu atau produk tertentu? Semuanya bisa dipelajari dalam program Seat-IN Data Fellowship: A Jump Start to Master Natural Language Processing with Python: Text Classification.
Selama 3 jam, kamu akan mengeksplorasi bagaimana sentimen terhadap suatu produk yang diambil dari data text dan apa saja langkah-langkahnya bersama Raudoh Fitra Humamy (Data Tech Specialist IYKRA) dan Data Heroes (peserta Data Fellowship) sebagai classmates-mu. Pembelajaran ini khusus untuk level intermediate / memiliki basic Python sebelumnya.
Yang akan dibahas adalah:
1. Feature engineering: Vectorization dan Word Embedding
2. Vectorization: BoW & Tf-Idf
3. Word embedding: PoS-tagging, NER
4. Simple text classification
5. Hirarkri dalam text classification
Outcomes yang diharapkan setelah mengikuti kelas ini ialah:
1. Peserta memiliki pemahaman mendalam tentang teknik rekayasa fitur yang diperlukan untuk text classification
2. Peserta memiliki pengalaman langsung pada salah satu kasus penggunaan Natural Language Processing, terutama text classification
Apa saja yang akan kamu dapatkan?
1. E-certificate
2. Recording course
-------------------------------------------------------------------------------
Seat-IN terinspirasi dari kata Sit In, yang berarti hadir di sebuah pertemuan/kelas. Seat-IN adalah program yang memberi kamu seat atau tempat untuk belajar bersama peserta Data Fellowship IYKRA.
Belajar bersama Data Fellowship IYKRA merupakan kesempatan emas karena kamu otomatis mengikuti learning path kurikulum Data Fellowship yang secara khusus telah IYKRA formulasikan untuk menjadi Data Scientist atau Data Engineer.
