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SeminariodelProgramadeDoctorado“FormaciónenlaSociedaddel Conocimiento”delaUniversidaddeSalamanca Análisisdesentimientopredictivo:Procesamientodellenguaje naturalcontécnicasdeaprendizajeautomáticoenPython PorDr.CarlosArcilaCalderón ProfesordelDepartamentodeSociologíayComunicaciónymiembrodel ObservatoriodeContenidosAudiovisuales(OCA) UniversidaddeSalamanca Fechasyhorario 3,4,5y6dejuliode2016,enhorarioe10:00a14:00horas(16horas) Contenidosdelcurso 1. Introducciónalosmétodoscomputacionalesenlainvestigaciónen comunicaciónyalanálisisdebigdata 2. ProgramaciónbásicaenPython 3. RecuperacióndedatosdeTwitter(APIStreamingyAPIREST) 4. TécnicasbásicasdeprocesamientodellenguajenaturalconlalibreríaNLTK 5. Técnicasbásicasdeaprendizajeautomática(machinelearning)conla libreríaSci-Learn 6. Análisisdesentimientopredictivo Requisitosparalosasistentes (a) SerequiereconocimientobásicodeinformáticaenentornosWindows, LinuxoMacOS. (b) Serequiereconocimientobásicodeestadísticaydelatécnicade“análisis decontenido” (c) Noserequiereordenadorpersonalyaqueelseminariosellevaráacaboen unLaboratoriodeinformática Lecturasrecomendadas • Arcila,C.;Barbosa,E.&Cabezuelo,F.(2016).TécnicasBigData:Análisisde textosagranescalaparalainvestigacióncientíficayperiodística.El ProfesionaldelaInformación,25(4),623-631. http://dx.doi.org/10.3145/epi.2016.jul.12 • Bird,S.,Klein,E.,&Loper,E.(2009).Naturallanguageprocessingwith Python:analyzingtextwiththenaturallanguagetoolkit.O'ReillyMedia,Inc. • Kelleher,J.D.,MacNamee,B.,&D'Arcy,A.(2015).Fundamentalsofmachine learningforpredictivedataanalytics:algorithms,workedexamples,andcase studies.MITPress.
