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How to: Texte mit Python analysieren Teil 1

Text Mining. Was ist das? Viele kennen inzwischen diesen Begriff. Es hat was zu tun mit Data Mining. Da sind wir uns sicher. Aber wie genau kann ich Informationen aus einer großen Menge an Texten herauskristallisieren und vor allem, wie kann ich diese Texte evtl. auch in Gruppen einteilen und bestimmen was sie zum Thema haben ohne alle Texte selber lesen zu müssen?

 

Diesen Fragen werden wir uns nun in dem heutigen Beitrag stellen. Am Ende solltet ihr ein Verständnis davon haben:

  • Was Unsupervised & Supervised Algorithmen sind
  • Was das PreProcessing bei Text Mining beinhaltet
  • Welche Python Packages sich dafür besonders eignen

Wie Ihr seht braucht man da evtl. schon etwas Vorwissen zu grundsätzlichen Themen in Python. Also ich werde nicht erklären was Funktionen, Python Packages usw. sind sondern wirklich auf die spezifischen Fragen beim Thema Text Mining eingehen. Wenn ihr die Grundlagen noch braucht lest vorher lieber einen der folgenden Beiträge: Python Umgebung auf eigenem Rechner einrichten oder Pandas, Import/Export und Grundlagen der Datenmodellierung. Dies ist nur der erste Teil von zwei Beiträgen der den theoretischen Kleinkram grundsätzlich erklärt. Die praktischen Beiträge wird es in einem 2. Beitrag geben. Let’s Go

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Meine Blogübersicht zu Data Science und Digitalisierung

Im Internet gibt es zahlreiche Blogs zu allen Themen. Da ist es manchmal schwierig den Überblick zu behalten. Ich will darum mal ( auch für mich selber) meine aktuellen Top Webseiten zu den Themen Data Science, Prozessmanagement und Digitalisierung zusammenschreiben. Vielleicht hilft es auch den einen oder anderen neue Ideen zu bekommen.

Der Beitrag wird entsprechend auch aufgeteilt in diese Bereiche und ich werde zu den verschiedenen Blogbeiträgen einen kurzen Kommentar geben. Den Anfang machen Blogs zum Thema Data Science.

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