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Farei análise de dados com python NLP mineração de texto e análise de sentimento
Fundador e Líder Engenheiro de IA
Sou um profissional apaixonado com expertise em Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Desenvolvimento de Software. Tenho experiência prática construindo modelos de ML e desenvolvendo aplicações w...
Sobre este Serviço
Quer transformar textos brutos, transcrições ou dados de pesquisas em informações prontas para publicação? Você está no lugar certo!
Como Analista de Dados Computacionais, construo pipelines robustos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) em Python para descobrir padrões linguísticos ocultos e insights estatísticos de conjuntos de dados textuais não estruturados. Seja lidando com narrativas de pesquisa, dados de saúde pública ou tendências de redes sociais, garanto o máximo valor empírico.
O que este serviço oferece:
- Pré-processamento de texto: Tokenização rigorosa, lematização e filtragem limpa.
- Análise de sentimento: Pontuação emocional algorítmica (VADER/TextBlob) para acompanhar a polaridade.
- Mineração temática: Extração de conceitos principais e densidade de palavras-chave usando TF-IDF.
- Validação estatística: Quantificação de métricas via testes t e perfis de correlação.
- Gráficos premium: Visualizações limpas como distribuição de violino e gráficos de coorte.
Por que me escolher? Com base em lógica de engenharia sólida, garantindo que seus dados sejam matematicamente precisos e adaptados para atender aos padrões acadêmicos ou de apresentação de alto nível.
Por favor, envie uma mensagem com uma descrição do seu conjunto de dados antes de fazer o pedido!
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
API do Google Cloud Vision
Ferramentas:
Outros
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Seu pipeline de PLN consegue lidar com tradução de textos multilíngues ou regionais?
Sim! Posso implementar camadas de mapeamento de tradução cruz-línguas dentro do pipeline em Python antes de realizar a análise textual. Isso garante que nuances locais sejam capturadas e estruturadas com precisão, sem perder o valor semântico nativo.
