Global Certificate in Data Assessment for Language Analytics
-- ViewingNowThe Global Certificate in Data Assessment for Language Analytics is a comprehensive course designed to equip learners with essential skills in language data assessment. This course is crucial in today's digital age, where businesses rely heavily on data-driven decision-making.
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Kursdetails
โข Data Acquisition for Language Analytics: This unit will cover the best practices for gathering and processing language data, including data cleaning, preprocessing, and normalization techniques.
โข Natural Language Processing (NLP) Techniques: This unit will delve into the various NLP techniques used in language analytics, including tokenization, stemming, lemmatization, part-of-speech tagging, and named entity recognition.
โข Machine Learning for Language Analytics: This unit will cover the fundamental concepts of machine learning and how they can be applied to language analytics, including supervised and unsupervised learning, classification, clustering, and regression analysis.
โข Deep Learning for Language Analytics: This unit will explore the use of deep learning techniques for language analytics, including recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LSTM) networks, and transformers.
โข Sentiment Analysis and Opinion Mining: This unit will focus on the application of language analytics for sentiment analysis and opinion mining, including the use of polarity and subjectivity analysis, aspect-based sentiment analysis, and emotion detection.
โข Topic Modeling and Text Summarization: This unit will cover the use of language analytics for topic modeling and text summarization, including the use of latent Dirichlet allocation (LDA), non-negative matrix factorization (NMF), and extractive and abstractive summarization techniques.
โข Ethics and Bias in Language Analytics: This unit will explore the ethical considerations and potential biases that can arise in language analytics, including issues related to privacy, fairness, accountability, and transparency.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verstรคndnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschlieรen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs fรผr Zugรคnglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fรคhigkeiten fรผr die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergรคnzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Hรคufig gestellte Fragen
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