データ分析 自然言語処理(Python) 基礎講座 実践編
講座ID：DIML-BE-NLP-PY-G
プログラム概要
| 概要 | この講座では、Pythonを用いた自然言語処理の基本技術を学びます。テキストデータの収集、前処理、解析手法を中心に、NLPライブラリ（NLTK、spaCyなど）の活用法を実践します。実際のテキストデータを用いて、ビジネスで活用可能なスキルを養います。 |
|---|---|
| ゴール |
自然言語処理の原理と実装の概要を理解すること。
MUST自然言語処理の全体の流れを把握すること
基礎的な前処理の実装を自身の環境で実行し、その動作を確かめること 機械学習の実装の流れを把握すること WANT前処理のサンプルコードを改変したり工夫したりできること
ディープラーニングやLLMの実装の流れを理解すること 機械学習モデルの出力結果に対する仮説を立てられること スライドに「発展」と記載されている内容をすべて試すこと |
対象者
| 参加者に 求めるスキル |
Pythonの基礎知識があること |
|---|---|
| 想定受講者 | これからデータサイエンティスト・機械学習エンジニアになる方 自然言語処理を業務やデータ分析に活用したい開発部門・DX部門・マーケティング部門などに所属される方 テキストデータの解析やインサイト抽出を実践的に学びたい方 |
| デジタルスキル 標準レベル目安 |
デジタルスキル標準レベル3 |
実施情報
| 実施形式 | 集合研修 オンライン研修 |
|---|---|
| 期間 | 1日（最短）／2日（推奨） |
| 利用予定ツール | Track LMS ソースコードエディタ (Visual Studio Codeなど) Python |
カリキュラム
| 学習項目 | 自然言語処理とは 前処理（正規化／トークン化） 機械学習モデル ニューラルネットワーク概要 RNN LSTM LLMに触ってみる |
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