Python - Natural Language Processing (NLP)

• Kurzbeschreibung

  Dieser Kurs richtet sich an ML-Entwickler mit Fokus auf Textdaten. Sie lernen praxisnah, wie Sie NLP-Modelle in Python mit spaCy und Transformers einsetzen, feinjustieren und produktiv nutzen.

• Kursinfo kurspyn

  Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie natürliche Sprache mit Python automatisiert verarbeiten. Sie starten mit spaCy und lernen, Texte zu tokenisieren, Entitäten zu erkennen und grammatische Strukturen zu analysieren. Dabei bauen Sie eigene NLP-Pipelines auf für die Verarbeitung unstrukturierter Inhalte aus.

  Anschließend arbeiten Sie mit modernen Transformer-Modellen aus der Hugging-Face-Bibliothek. Sie setzen BERT, RoBERTa oder GPT für Textklassifikation, Named Entity Recognition und Generierung ein und passen diese per Fine-Tuning an individuelle Aufgaben an.

  Auch der gezielte Einsatz von Prompt Engineering gehört dazu: Sie steuern Ausgaben generativer Sprachmodelle und entwickeln Prompts für konkrete Use Cases wie automatisierte Textanalyse, Dokumentenzusammenfassungen oder semantische Suche. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung – mit vielen Übungen, Codebeispielen und übertragbaren Szenarien für den Unternehmensalltag.

  Angesprochener Teilnehmerkreis:
  Python-Entwickler, Data Scientists und technisch versierte Anwender, die Textdaten analysieren und moderne NLP-Modelle praktisch einsetzen möchten.

  Kursziel:
  Sie lernen, wie Sie Textdaten mit Python automatisiert verarbeiten, Modelle anpassen und gezielt für reale Anwendungsfälle wie Klassifikation, Extraktion oder Textgenerierung einsetzen.

• Seminar- bzw. Schulungsinhalte

  • Grundlagen Natural Language Processing mit Python
    • Einführung in NLP-Konzepte
    • Datenformate (z. B. Plain Text, JSON, CSV)
    • Einsatzgebiete wie Textklassifikation, Stimmungsanalyse, semantische Suche
  • Textanalyse mit spaCy
    • Aufbau von NLP-Pipelines
    • Tokenisierung, Lemmatisierung
    • POS-Tagging
    • Named Entity Recognition (NER)
    • Rule-Based Matching
  • Arbeiten mit Transformer-Modellen (Hugging Face)
    • Nutzung vortrainierter Modelle wie BERT, RoBERTa und GPT
    • Durchführung von Inferenz auf Textdaten
    • Transfer auf eigene Anwendungsfälle
  • Fine-Tuning von NLP-Modellen
    • Vorbereitung eigener Datensätze
    • Trainingsstrategien für Klassifikation oder NER
    • Evaluierung und Optimierung
  • Prompt Engineering für generative Modelle
    • Struktur und Logik effektiver Prompts
    • Zero-/Few-Shot Learning
    • Anwendung auf Textzusammenfassung, Q&A und Chatbots
  • Best Practices und Fallbeispiele aus der Praxis
    • Typische Stolpersteine
    • Modellwahl und Tool-Vergleich
    • Umsetzung von Prototypen in produktionsnahen Umgebungen

• Seminar- bzw. Schulungsvoraussetzungen

  Sicherer Umgang mit Python. Grundkenntnisse in Data Science oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

• Seminarart

  Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.

Anmeldung

• Seminarbeurteilungen

  Python - Aufbaukurs

  
  

  • Viele Programmierbeispiele, auch spontane Beispiele (Datenbanken, Websites etc.). Gute Antworten auf Fragen, Erläuterungen verständlich, schlüssig und direkt.
    P.S. - 19.06.2024
    
    

  Python - Grundkurs für Programmieranfänger

  
  

  • Durch die geringe Teilnehmerzahl war es jederzeit problemlos möglich, Fragen zu stellen oder sich etwas nochmal erklären zu lassen. Thematisch war der Kurs sehr umfangreich, trotzdem war alles gut verständlich vermittelt. Ich war sehr zufrieden.
    D.F. - 28.05.2025
    
    

  • Der Seminarleiter ist sehr kompetent und weiß extrem viel über das Thema. Das war wirklich sehr beeindruckend.
    B.U. - 28.05.2025
    
    

• Ihre Vorteile

  • Schulungsexperte seit 1985

    Wir haben mehr als 30 Jahre Schulungserfahrung. Dabei setzen wir auf Trainerinnen und Trainer mit langjähriger didaktischer und praktischer Erfahrung.

  • Nachbetreuung

    Auch nach dem Seminar sind wir für Sie da. Vier Wochen nach jedem Training stehen wir Ihnen kostenfrei für programmspezifische Fragen zur Verfügung.

  • Zertifikatsservice

    Sollten Sie Ihr PC-COLLEGE-Zertifikat verlegt oder bei einem Arbeitgeber abgegeben haben, senden wir Ihnen auf Wunsch, bis zu sieben Jahre nach Kursende, gerne Ihr Original-Zertifikat per Post oder ein PDF per E-Mail zu.

  • ... alle Vorteile auf einen Blick

• Terminübersicht

  SeNr.	Seminar	Termin	Dauer	Standorte
  PYN 250929	Python - Natural Language Processing (NLP)	29.09. - 01.10.2025	3 Tage	Standort wählenLive-Online-TrainingWien
  PYN 251117	Python - Natural Language Processing (NLP)	17.11. - 19.11.2025	3 Tage	Standort wählenLive-Online-TrainingWien
  PYN 260216	Python - Natural Language Processing (NLP)	16.02. - 18.02.2026	3 Tage	Standort wählenLive-Online-TrainingWien
  PYN 260407	Python - Natural Language Processing (NLP)	07.04. - 09.04.2026	3 Tage	Standort wählenLive-Online-TrainingWien
  PYN 260608	Python - Natural Language Processing (NLP)	08.06. - 10.06.2026	3 Tage	Standort wählenLive-Online-TrainingWien
  PYN 260727	Python - Natural Language Processing (NLP)	27.07. - 29.07.2026	3 Tage	Standort wählenLive-Online-TrainingWien
  PYN 260928	Python - Natural Language Processing (NLP)	28.09. - 30.09.2026	3 Tage	Standort wählenLive-Online-TrainingWien

• Seminarübersichten

  • Nach Schlagworten
  • Nach Herstellern
  • Nach Kategorien

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