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免費liveProject : NLP Entity Linking for Medical Transcripts (IBM 貢獻)

獲得結業證書——免費!
完成此 liveProject 中的工作以獲得完成證書。 完成構建後,請進行簡短的線上測試,然後聯繫 liveProject 導師,他們將審核你的提交。 最後,與導師進行 15 分鐘的視訊通話,以驗證你的工作。

你的講師 : Paco Nathan

Paco Nathan 是 Derwen, Inc. 的管理合夥人。他在科技行業擁有 40 多年的經驗,從貝爾實驗室到早期初創企業,他是 Amplify Partners、Recognai 和 KUNGFU.AI 的顧問,以及 他是 PyTextRank 和 kglab 的主要提交者。 此前,他是 Databricks 和 Apache Spark 的社區佈道主任。

需時

中級 | 一個星期 (每星期 6 – 10 小時 )

要求

  • 中級 Python
  • 基本 Jupyter Notebook
  • 基本 Pandas
  • 基本 NLP

你會學到技術

使用 Pandas 進行資料準備 • 利用 IBM Project Debater API 的服務來評估資料品質、識別關鍵點並根據維基百科擴展術語 • 使用 Seaborn 和 Matplotlib 進行資料視覺化 • 在 Streamlit 中構建互動式儀表板以進行 NLP 分析

專案說明

在這個 liveProject 中,你是一家醫療保健提供商的資料科學家,負責處理大量傳入文本。你的任務是分析包含醫學轉錄的大型資料集。利用 pandas、IBM Project Debater API 和 Seaborn 等技術,你將探索 Kaggle 資料集,將文本數據分割成已知類別,並提取關鍵點。

最後,你將構建一個互動式資料視覺化儀表板,以便在開源框架 Streamlit 中進行分析。完成後,你將提升 NLP 工具箱的技能,這些技能不僅在醫療保健領域,而且在法律、客戶支持、市場情報、媒體和許多其他領域都備受追捧。

IBM 資料科學社區是一個致力於支持在其業務中實踐資料科學的人們的地方,為從業者提供的從業者服務。無論你是資料科學家、機器學習工程師、AI 開發人員,還是從事 AI 生命週期工作的人,社區都可以讓你與他人聯繫、參與及時的主題並分享你的專業知識。

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