I nostri {corsi}

Scopri, esplora e segui i nostri corsi.

Sentiment Analysis e Machine Learning con Python

Impara come analizzare i testi dei social media, sfruttando sistemi di machine learning, per ottenere dei segnali da usare nei tuoi trading system. Come fa un testo a diventare un segnale ? Un testo è positivo o negativo all’entrata in un sottostante, quindi il “sentimento” di quel testo sarà usato come segnale. L’obiettivo è darti le basi per poterti muovere in un mondo dove è la macchina a creare il programma che analizza i testi per te.

Le lezioni del corso

Introduzione al modulo: Sentiment Analysis e Machine Learning
Esempio stocktwist
Webinar introduttivo Machine Learning
Esempio Sklearn classification
Webinar – Machine Learning termini tecnici
Glossario base Machine Learning
Webinar – Machine Learning esempio pratico
Esempio Sklearn classification con vini
Glossario valutazione Machine Learning
Esempio lettura metriche Underfitting e Overfitting
NLP – Analisi linguistiche e dataset
NLP – Introduzione alla libreria nltk
NLP – Analisi lessicale
NLP – Analisi Grammaticale
Glossario analisi linguistica
Esempio funzionalità base
NLP – Esempio reale di una Sentiment Analysis
NLP – Esempio reale con nltk
Metriche in pillole – matrice di confusione
Esempio metriche – matrice di confusione
Webinar Q&A NLP – Sentiment Analysis
Webinar Q&A NLP – Sentiment Analysis sommario
NLP – Bag of words con la conta
NLP – Bag of words con la frequenza
NLP – Word embedding con gensim
NLP – Word embedding con word2vec
Glossario sui vettori
Esempi con i vettori
Webinar – Esempio Sentiment Analysis con valutazione parametri
Webinar – Esempio con sklearn
Metriche in pillole – accuratezza
Esempio metriche – accuratezza
Metriche in pillole – precisione
Esempio metriche – precisione
Metriche in pillole – richiamo
Esempio metriche – richiamo

Esplora tutti i corsi

Esplora i corsi che offriamo