Google Cloud NLP API: Textanalysen, die zählen

Von Sentiment bis Entity Extraction: baue belastbare Text-Pipelines in Google Cloud ohne Overengineering. Zu den Schwerpunkten gehören Google Cloud Natural Language API sicher starten, Sentiment-Analyse für Feedback, Reviews und Tickets, Entity Extraction und Entity Sentiment, Syntax, Kategorien und Content-Klassifikation, Architektur: von der API zum wiederholbaren Prozess und Datenschutz, Compliance und sichere Datenflüsse.

Die Schulung richtet sich an Data Analysts und BI-Professionals, die Textdaten in Reports überführen, Cloud Engineers und Entwicklerinnen und Entwickler, die eine NLP-API integrieren, Product- und Support-Verantwortliche, die Feedback systematisch auswerten und Security- und Compliance-nahe Rollen, die Datenflüsse prüfen sowie alle, die Textanalysen in Google Cloud belastbar einsetzen wollen.

Grundverständnis von APIs und JSON. Basiskenntnisse in Google Cloud oder vergleichbarer Cloud sind hilfreich.

Zu den Schwerpunkten gehören Google Cloud Natural Language API sicher starten, Sentiment-Analyse für Feedback, Reviews und Tickets, Entity Extraction und Entity Sentiment, Syntax, Kategorien und Content-Klassifikation, Architektur: von der API zum wiederholbaren Prozess und Datenschutz, Compliance und sichere Datenflüsse.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Syntax, Kategorien und Content-Klassifikation, Architektur: von der API zum wiederholbaren Prozess und Datenschutz, Compliance und sichere Datenflüsse geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn Du Textdaten hast, aber keine verlässliche Auswertung, ist dieses Seminar der pragmatische Einstieg in die Google Cloud Natural Language API; Du lernst, wie Du Textanalysen so aufsetzt, dass sie in Reporting, Automatisierung und Entscheidungsprozesse passen; Wir beginnen mit den Grundlagen, die in der Praxis oft scheitern: IAM sauber aufsetzen, Service Accounts korrekt nutzen,; Danach arbeitest Du mit den Analysefunktionen der API entlang realistischer Use Cases; Bei der Sentiment-Analyse geht es nicht nur um „positiv oder negativ“, sondern um die richtige Interpretation von Score und Magnitude, um Grenzfälle und um die Frage,.

Ja. „Syntax, Kategorien und Content-Klassifikation“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Tokens, POS-Tags, Dependencies für Struktur, Text Classification: Kategorien verstehen und prüfen, Mehrsprachigkeit und Sprache erkennen und Typische Fehlklassifikationen vermeiden.