Técnicas básicas de Text mining  

• Taller: Análisis de textos por frecuencia. Implementación de nube de palabras con Python e interpretación. 
• Taller: Análisis de textos por secuencia. Implementación de Bigramas con Python e interpretación. 

 Técnicas de preprocesamiento de textos 

• Análisis de textos por frecuencia: 

• Taller: Técnica visual “Cloud words” (Python). Pros y contras de la técnica. 
• Taller: Técnica tabular basada en recuento simple “Bag of words” (Python). Pros y contras de la técnica.  
• Taller: Técnica tabular basada en recuento con pesos “TF-IDF” (Python). 

• División de textos: 

• Taller: Tokenization de textos (Python). Pros y contras de la técnica. 

• Eliminación de textos comunes y reducciones: 

• Taller: Eliminación de “Stop words” (Python). 
• Taller: Reducción de textos con la técnica “Stemming” (Python). 
• Taller: Reducción de textos con la técnica “Lemmatization” (Python). 

• Codificación de textos 

• Taller: Codificación de textos basado en “Word embeddings (Python). 

 Procesamiento de lenguaje natural 

• Taller: Aprendizaje No supervisado basado en Topic Modeling: Latent Semantic Analysis (LSA) con Python. 
• Taller: Aprendizaje No supervisado basado en Topic Modeling: Latent Dirichlet Analysis (LDA) con Python. 
• Taller: Implementación de un proyecto de análisis de sentimiento con Python.