¿Es posible bonificar el curso a través de FUNDAE?

Sí, el curso es completamente bonificable a través de FUNDAE, permitiendo a las empresas recuperar hasta el 100% del coste. Con la gestión de la bonificación por nuestra parte, aplicamos un 10% adicional más IVA, el cual también es bonificable, aprovechando al máximo los créditos disponibles.

¿Cuáles son las ventajas de realizar este curso específico?

El curso está diseñado para potenciar el uso de Python en el procesado de documentos, permitiendo a las empresas automatizar tareas, aumentar la eficiencia y aplicar analíticas avanzadas que transforman datos en decisiones informadas. Esto se traduce en una ventaja competitiva sustancial en el mercado actual.

¿Qué habilidades adquirirá mi equipo al completar este curso?

Tu equipo desarrollará habilidades en técnicas avanzadas de procesamiento de texto, modelado de tópicos y clasificación de documentos usando Python. También aprenderán a integrar análisis de gran escala y a implementar soluciones de automatización que aumentarán el rendimiento y la adaptabilidad de tus procesos empresariales.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Machine Learning para mi equipo?

La inscripción se realiza a través de nuestra página web. Solicitamos completar un formulario con la información de la empresa y los participantes potenciales. Nos aseguramos de que la inscripción sea eficiente y ofrecemos asistencia para activar el proceso de bonificación si así lo requiere la empresa.

¿Qué tipo de proyectos se incluyen en el curso?

El curso incluye proyectos personalizados que se alinean con los objetivos y necesidades de tu negocio. Estos proyectos van desde la implementación de modelos de procesado de texto hasta la generación automática de resúmenes y la clasificación de documentos. Cada proyecto está diseñado para aplicar el aprendizaje de manera práctica y relevante a la empresa.

¿Qué sucede si no se cuenta con experiencia previa en Machine Learning?

No es necesario contar con experiencia previa en Machine Learning, aunque se recomienda tener una base en programación con Python. Nuestro curso está diseñado para guiar a los participantes a través de los conceptos esenciales hasta las aplicaciones avanzadas, asegurando un aprendizaje progresivo que se adapta al ritmo de los asistentes.

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de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje

Acceso a las grabaciones

Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Temario del curso

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Temario

Conceptos fundamentales de procesado de documentos
Definición de procesado de documentos y su importancia en el análisis de texto.
Descripción de las principales tareas del procesado de documentos: tokenización, limpieza, lematización, etc.
Tipos de datos de documentos:
Explicación de los diferentes tipos de datos de documentos, como texto plano, PDF, HTML, XML, etc.
Cómo acceder y cargar datos de diferentes formatos en Python.
Técnicas de limpieza y preprocesamiento de texto en Python:
Eliminación de caracteres especiales y puntuación.
Conversión a minúsculas y eliminación de espacios en blanco.
Identificación y eliminación de stopwords y términos poco informativos.
Aplicación de técnicas de stemming y lematización para reducir las palabras a su forma base.

Conceptos fundamentales de procesado de documentos
Definición de procesado de documentos y su importancia en el análisis de texto.
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Explicación de los diferentes tipos de datos de documentos, como texto plano, PDF, HTML, XML, etc.
Cómo acceder y cargar datos de diferentes formatos en Python.
Técnicas de limpieza y preprocesamiento de texto en Python:
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Conversión a minúsculas y eliminación de espacios en blanco.
Identificación y eliminación de stopwords y términos poco informativos.
Aplicación de técnicas de stemming y lematización para reducir las palabras a su forma base.

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Tema 1: Introducción al Procesado de Documentos con Python

Conceptos fundamentales de procesado de documentos
Definición de procesado de documentos y su importancia en el análisis de texto.
Descripción de las principales tareas del procesado de documentos: tokenización, limpieza, lematización, etc.
Tipos de datos de documentos:
Explicación de los diferentes tipos de datos de documentos, como texto plano, PDF, HTML, XML, etc.
Cómo acceder y cargar datos de diferentes formatos en Python.
Técnicas de limpieza y preprocesamiento de texto en Python:
Eliminación de caracteres especiales y puntuación.
Conversión a minúsculas y eliminación de espacios en blanco.
Identificación y eliminación de stopwords y términos poco informativos.
Aplicación de técnicas de stemming y lematización para reducir las palabras a su forma base.

Tema 2: Análisis de Texto con Python

Tokenización de texto
Uso de técnicas de tokenización para dividir el texto en unidades más pequeñas, como palabras o n-gramas.
Consideraciones especiales para tokenizar en diferentes idiomas y con caracteres especiales.
Eliminación de stopwords:
Listado de stopwords comunes en diferentes idiomas y cómo eliminarlos del texto.
Personalización de la lista de stopwords para cada tarea específica.
Stemming y lematización:
Diferencias entre stemming y lematización y cuándo utilizar cada técnica.
Uso de librerías especializadas para aplicar stemming y lematización en Python.
Análisis de frecuencia de términos (TF-IDF):
Cálculo de la frecuencia de términos en un corpus de documentos.
Uso de la técnica TF-IDF para ponderar la importancia de los términos en el corpus.

Tema 3: Extracción de Características de Documentos con Python

Modelado de temas con LDA (Latent Dirichlet Allocation)
Explicación del modelo LDA y su aplicación en el modelado de tópicos.
Uso de librerías como "gensim" en Python para implementar LDA.
Representación de documentos con bolsas de palabras (Bag-of-Words)
Concepto de bolsas de palabras y cómo representar documentos en forma de vectores.
Creación de matrices de términos y documentos (Term-Document Matrix) en Python.
Modelado de n-gramas para capturar contexto
Definición de n-gramas y cómo utilizarlos para capturar el contexto de las palabras.
Uso de librerías como "nltk" para crear modelos de n-gramas en Python.

Tema 4: Clasificación de Documentos con Python

Modelos de clasificación para análisis de sentimiento
Introducción a los modelos de clasificación y su aplicación en el análisis de sentimiento.
Descripción de enfoques como clasificación binaria y clasificación multiclase.
Algoritmos de clasificación
Explicación detallada de algoritmos de clasificación comunes, como Naive Bayes, SVM y Random Forest.
Comparación de los diferentes algoritmos y sus ventajas y desventajas.
Evaluación de modelos de clasificación de documentos
Uso de métricas como precisión, recall, F1-score y matriz de confusión para evaluar el rendimiento de los modelos.
Técnicas de validación cruzada y particionamiento del conjunto de datos para evaluar los modelos de manera robusta.

Tema 5: Agrupamiento de Documentos con Python

Algoritmos de clustering (K-means, DBSCAN)
Descripción de algoritmos de clustering y su aplicación en la agrupación de documentos similares.
Uso de librerías como "scikit-learn" y "hdbscan" en Python para implementar clustering.
Evaluación de la calidad de agrupamientos
Uso de métricas como coeficiente de silueta y medida de Davies-Bouldin para evaluar la calidad de los agrupamientos.
Visualización de los resultados de clustering para comprender y validar los grupos formados.
Visualización de agrupamientos de documentos
Uso de técnicas de reducción de dimensionalidad, como PCA y t-SNE, para visualizar los agrupamientos en gráficos 2D y 3D.
Creación de gráficos interactivos con librerías como "plotly" para explorar los grupos de documentos de manera dinámica.

Tema 6: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con Python

Uso de librerías como "nltk" y "spaCy" para NLP
Introducción a las librerías de procesado de texto en Python y su utilidad en tareas de NLP.
Carga y manipulación de texto utilizando estas librerías.
Análisis de entidades y reconocimiento de nombres (NER)
Uso de técnicas de NER para identificar entidades y nombres propios en el texto.
Aplicación de librerías especializadas en Python para NER, como "nltk" y "spaCy".
Desarrollo de sistemas de preguntas y respuestas
Diseño e implementación de sistemas que puedan responder preguntas basadas en el contenido de los documentos procesados.
Uso de técnicas como coincidencia de patrones y búsqueda de información para responder preguntas específicas.

Tema 7: Extracción de Información de Documentos con Python

Uso de técnicas de extracción de información
Descripción de técnicas para extraer información específica de documentos, como nombres de personas, fechas, ubicaciones, etc.
Uso de librerías especializadas en Python para extracción de información, como "nltk" y "beautifulsoup".
Extracción de entidades y relaciones en documentos
Uso de técnicas de reconocimiento de entidades y extracción de relaciones para identificar y estructurar la información relevante en el texto.
Implementación de modelos de extracción de información utilizando librerías como "nltk" y "spaCy".

Tema 8: Modelado de Temas en Documentos con Python

Modelado de tópicos con modelos probabilísticos
Introducción a los modelos de tópicos y su aplicación en el análisis de temas en documentos.
Uso de técnicas como LDA para descubrir tópicos ocultos en un corpus de documentos.
Uso de modelos de tópicos para etiquetado automático:
Cómo utilizar modelos de tópicos para etiquetar automáticamente documentos en función de sus temas dominantes.
Desarrollo de etiquetado automático para facilitar la clasificación y organización de grandes conjuntos de documentos.
Visualización y análisis de modelos de tópicos
Uso de gráficos de barras y nubes de palabras para visualizar los tópicos y términos más relevantes en un corpus de documentos.
Interpretación de los resultados de los modelos de tópicos para entender los temas más importantes y su distribución en el corpus.

Tema 9: Análisis de Sentimiento en Redes Sociales con Python

Recopilación de datos de redes sociales en Python
Uso de APIs y librerías de Python para acceder a datos de redes sociales, como Twitter y Facebook.
Extracción de datos relevantes para el análisis de sentimiento, como publicaciones y comentarios.
Análisis de sentimiento en tweets y publicaciones
Aplicación de modelos de clasificación para determinar el sentimiento de los mensajes en redes sociales.
Uso de técnicas de procesado de texto para preparar los datos antes del análisis de sentimiento.
Visualización de sentimientos en gráficos interactivos
Creación de gráficos de barras y diagramas de dispersión para visualizar el sentimiento de los mensajes en diferentes contextos.
Uso de librerías como "plotly" y "dash" para desarrollar gráficos interactivos que permitan explorar los datos de manera dinámica.

Tema 10: Procesamiento de Texto en Documentos no Escritos en Inglés con Python

Técnicas para procesar y analizar texto en diferentes idiomas
Descripción de los desafíos específicos al procesar texto en idiomas diferentes al inglés.
Uso de librerías y modelos de procesado de texto adaptados a diferentes idiomas en Python.
Uso de librerías especializadas para otros idiomas en Python
Exploración de librerías y recursos adicionales para procesar texto en idiomas como español, francés, alemán, etc.
Adaptación de los flujos de trabajo de procesado de texto para trabajar con datos multilingües.

Tema 11: Representación de Texto para Modelado de Tópicos con Python

Representación vectorial de documentos
Descripción de técnicas como "Word2Vec" y "Doc2Vec" para representar documentos como vectores numéricos densos.
Uso de librerías especializadas en Python, como "gensim", para implementar estas técnicas.
Modelado de temas con modelos avanzados
Aplicación de modelos más avanzados para el modelado de tópicos, como "Hierarchical Dirichlet Process" (HDP) y "Latent Semantic Analysis" (LSA).
Comparación y análisis de los resultados obtenidos con modelos tradicionales como LDA.

Tema 12: Análisis de Sentimiento en Texto Multilingüe con Python

Adaptación de modelos de análisis de sentimiento a diferentes idiomas
Desarrollo de modelos de análisis de sentimiento que sean capaces de trabajar con texto en varios idiomas.
Consideración de las diferencias culturales y lingüísticas al analizar el sentimiento en distintas regiones.
Uso de recursos léxicos para el análisis de sentimiento
Incorporación de diccionarios de polaridad léxica para mejorar la precisión del análisis de sentimiento.
Creación de diccionarios personalizados para adaptarse a dominios específicos o contextos particulares.

Tema 13: Extracción de Información Estructurada en Documentos con Python

Uso de modelos de aprendizaje profundo para extracción de información
Aplicación de técnicas como "Named Entity Recognition" (NER) basadas en redes neuronales para identificar entidades en el texto.
Implementación de modelos pre-entrenados como BERT y ELMO para obtener representaciones contextuales de las entidades.
Extracción de relaciones entre entidades
Desarrollo de modelos para identificar relaciones semánticas entre entidades en el texto.
Uso de técnicas de extracción de relaciones basadas en reglas y aprendizaje supervisado.

Tema 14: Análisis de Texto en Redes Sociales y Plataformas Web con Python

Extracción de datos de redes sociales y web scraping
Uso de APIs y técnicas de web scraping para obtener datos de redes sociales y otras fuentes en línea.
Consideraciones éticas y legales al acceder y utilizar datos de plataformas web.
Análisis de texto en comentarios y opiniones en línea
Aplicación de técnicas de análisis de sentimiento y clasificación de texto en comentarios y reseñas de productos en línea.
Identificación de tendencias y patrones en la opinión pública a partir del análisis de texto en redes sociales.

Tema 15: Procesamiento de Voz y Texto en Audio con Python

Transcripción automática de audio a texto
Uso de modelos de reconocimiento de voz para transcribir automáticamente grabaciones de audio a texto.
Desarrollo de sistemas de transcripción de voz en Python utilizando librerías especializadas.
Análisis de texto en grabaciones de audio
Aplicación de técnicas de análisis de texto en transcripciones de voz para extraer información y conocimiento de grabaciones de audio.
Uso de librerías para procesar y analizar texto en audio en Python.

Tema 16: Análisis de Sentimiento en Lenguaje de Señas con Python

Desarrollo de modelos para el análisis de sentimiento en lenguaje de señas
Uso de técnicas de procesamiento de imagen y video para capturar y analizar gestos y expresiones faciales en el lenguaje de señas.
Implementación de modelos de aprendizaje automático para interpretar las emociones y sentimientos expresados en el lenguaje de señas.
Aplicaciones y usos del análisis de sentimiento en lenguaje de señas
Exploración de casos de uso prácticos, como la detección de emociones en la comunicación en lenguaje de señas y la interacción humano-computadora.

Tema 17: Procesamiento de Documentos Escritos a Mano con Python

Reconocimiento de escritura a mano en documentos
Uso de técnicas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir documentos escritos a mano en texto digital.
Implementación de OCR en Python con librerías como "pytesseract" y "opencv".
Análisis de contenido en documentos escritos a mano
Aplicación de técnicas de procesamiento de texto para analizar y extraer información de documentos manuscritos.
Exploración de aplicaciones prácticas en el análisis de documentos históricos, formularios escritos a mano y más.

Tema 18: Procesamiento de Documentos Multimodales con Python

Integración de texto, imágenes y otros tipos de datos en documentos
Desarrollo de flujos de trabajo para procesar y analizar documentos que contienen múltiples modalidades de información.
Uso de librerías y técnicas de Python para manejar documentos multimodales.
Análisis conjunto de texto e imágenes
Aplicación de técnicas de análisis de texto y procesamiento de imágenes para obtener información complementaria de documentos con texto y gráficos.
Desarrollo de sistemas de análisis que puedan aprovechar la información combinada de distintas modalidades en documentos.

Tema 19: Uso de Modelos Pre-entrenados en Procesamiento de Documentos con Python

Introducción a modelos pre-entrenados para NLP
Descripción de modelos pre-entrenados como BERT, GPT y RoBERTa, y sus aplicaciones en procesamiento de documentos.
Uso de librerías en Python que permitan la utilización de modelos pre-entrenados, como "transformers" y "huggingface".
Fine-tuning de modelos pre-entrenados
Adaptación de modelos pre-entrenados a tareas específicas de procesamiento de documentos, como clasificación y extracción de información.
Aprovechamiento de la transferencia de aprendizaje para mejorar el rendimiento de los modelos en tareas con conjuntos de datos limitados.

Tema 20: Proyecto Final: Clasificación Automática de Documentos con Python

Preparación del conjunto de datos de entrenamiento
Selección y etiquetado del conjunto de documentos para el entrenamiento del modelo de clasificación.
Limpieza y preprocesamiento de los datos antes de la construcción del modelo.
Desarrollo de modelos de clasificación de documentos en Python
Implementación de algoritmos de clasificación, como SVM y Random Forest, para clasificar los documentos en categorías específicas.
Ajuste y optimización de los hiperparámetros de los modelos para mejorar la precisión y el rendimiento.
Evaluación y optimización de la precisión de los modelos
Uso de técnicas de validación cruzada y particionamiento del conjunto de datos para evaluar los modelos de manera robusta.
Identificación y manejo de problemas como desbalance de clases y sobreajuste.
Implementación de una solución para clasificación automática de nuevos documentos
Desarrollo de un flujo de trabajo automatizado que permita la clasificación automática de nuevos documentos utilizando el modelo entrenado.
Despliegue de la solución en una aplicación o interfaz que permita a los usuarios ingresar nuevos documentos y obtener las predicciones de clasificación correspondientes.

Tema 21: Proyecto Final: Generación Automática de Resúmenes de Texto con Python

Preparación de datos para la generación de resúmenes
Selección de un conjunto de documentos adecuado para el desarrollo del modelo de generación de resúmenes.
Limpieza y preprocesamiento de los datos para eliminar ruido y mejorar la calidad de los resúmenes generados.
Desarrollo de modelos de generación de resúmenes en Python
Implementación de modelos de generación de texto, como modelos de lenguaje y redes neuronales, para generar resúmenes coherentes y relevantes.
Uso de técnicas de atención y generación de texto condicional para mejorar la calidad de los resúmenes.
Evaluación y mejora de la calidad de los resúmenes generados
Uso de métricas de evaluación de resúmenes, como ROUGE y BLEU, para medir la calidad y coherencia de los resúmenes generados.
Ajuste y optimización de los modelos de generación para mejorar la fluidez y relevancia de los resúmenes.
Despliegue de la solución para generar resúmenes de documentos automáticamente
Integración del modelo de generación de resúmenes en una aplicación o interfaz que permita a los usuarios ingresar documentos y obtener resúmenes precisos y relevantes.
Personalización de la interfaz para facilitar la interacción del usuario y brindar una experiencia de usuario óptima.

Tema 22: Proyecto Final: Análisis de Grandes Volúmenes de Texto con Python

Procesamiento de grandes corpus de documentos
Desarrollo de estrategias para manejar grandes volúmenes de texto y optimizar los tiempos de procesamiento.
Uso de técnicas de paralelización y distribución en Python para agilizar el análisis.
Análisis avanzado de tópicos en grandes conjuntos de documentos
Aplicación de modelos avanzados de tópicos en grandes corpora de documentos para descubrir patrones y tendencias en la información.
Visualización de resultados y presentación de hallazgos en gráficos interactivos y dinámicos.
Implementación de sistemas de procesamiento de texto escalables
Desarrollo de sistemas que puedan manejar grandes flujos de documentos en tiempo real y realizar análisis de manera continua.
Despliegue de la solución en la nube o en servidores locales para garantizar la escalabilidad y disponibilidad del sistema.

Perfiles profesionales

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Analistas de Datos

Buscan aplicar técnicas de Machine Learning para extraer y analizar información de documentos, optimizando procesos empresariales.

Ingenieros de Sistemas

Necesitan integrar modelos de procesamiento de documentos en infraestructuras existentes para mejorar la eficiencia operativa.

Científicos de Datos

Requieren habilidades avanzadas en Python para mejorar sus capacidades analíticas en el procesamiento y análisis de texto.

Desarrolladores Backend

Deben implementar soluciones de text mining en arquitecturas de servidor, mejorando el flujo de datos en aplicaciones empresariales.

Equipos de Investigación y Desarrollo

Buscan innovar en el procesamiento de documentos automatizando tareas repetitivas y mejorando la precisión del análisis de datos.

Técnicos en Inteligencia Artificial

Aspirantes a profundizar en técnicas de Machine Learning para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, optimizando resultados.

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