Python - Natural Language Processing (NLP)
Kursdauer: 3 Tage - 09:00 - 16:00 Uhr
Das erwartet Sie im Kurs
- NLP Pipelines in Python mit spaCy aufbauen und nutzen
- Texte analysieren und Transformer Modelle gezielt einsetzen
- Modelle trainieren und Prompts für NLP Anwendungen entwickeln
Erfahrung, die Vertrauen schafft - überzeugen Sie sich selbst.
Python - Natural Language Processing (NLP)
Kurs-ID: PYNWas erwartet Sie in diesem Python - Natural Language Processing (NLP) Kurs?
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.
Für wen ist der Python - Natural Language Processing (NLP) geeignet?
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.
Kursvoraussetzungen
Sicherer Umgang mit Python. Grundkenntnisse in Data Science oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Ist die Teilnahme vor Ort und online möglich?
Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Schauen Sie sich die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen an. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
Welche Themen werden im Python - Natural Language Processing (NLP) behandelt?
- 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
Ihre Vorteile
- Durchführung ab 1 Teilnehmenden
Unser Ziel ist es, Ihnen schnellstmöglich den gewünschten Kurs anzubieten. Aus diesem Grund führen wir einen Großteil unserer Seminare ab einer Person durch. Das bietet Ihnen Planungssicherheit und bringt Sie schnell an Ihr Ziel. - 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. - Qualitätsgarantie
Wir möchten Sie mit unseren Kursen begeistern. Sollten Sie mit einer PC-COLLEGE- Schulung nicht zufrieden sein und uns dies innerhalb von 14 Tagen schriftlich mitteilen, können Sie das Seminar selbstverständlich am selben Standort kostenfrei wiederholen.
Anmeldung
Python - Natural Language Processing (NLP)
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Offener Kurs
- 3 Tage
- ab 1.890,00 € zzgl. MwSt.
- An 32 Standorten oder online
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Was unsere Kunden sagen
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Weitere Bewertungen für Kurse aus dem Themenbereich >>>
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Python - Grundkurs für Programmieranfänger
5,0/5Ich fand es gut, dass das Seminar als Einzelunterricht durchgeführt, anstatt abgesagt wurde, da zu wenig Anmeldungen vorlagen
B.M.
am 20.01.2026 in Düsseldorf -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,7/5Die kleine Teilnehmeranzahl. Wir waren 2 Teilnehmer, so dass jeder seine Fragen loswerden konnte und diese auch beantwortet wurden!
O.D.
am 14.01.2026 in Hamburg -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
5,0/5Durch 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.
am 28.05.2025 in Leipzig -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,6/5Der Dozent war sehr geduldig auch bei "Anfängerfragen". Fragen wurden gleich und gut beantwortet.
S.L.
am 30.10.2024 in Berlin -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,9/5- Der Dozent hat sich für jeden einzelnen Kursteilnehmer Zeit genommen um die individuellen Probleme und oder Fragen zu klären, die gebrachten Beispiele, freundliches Miteinander im gesamten Pc College
J.J.
am 30.10.2024 in Berlin
Termine und Standorte
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| Kurs-Nr. | Kursbezeichnung | Termin | Dauer | Standort | Buchung |
|---|---|---|---|---|---|
| PYN260928 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN261116 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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3 Tage | ||
| PYN261123 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN270201 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN270301 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN270405 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN270503 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN270524 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
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| PYN270621 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
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| PYN270726 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN270823 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN270913 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
bis
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| PYN271011 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
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| PYN271115 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
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| PYN271122 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
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| PYN271213 | Python - Natural Language Processing (NLP) |
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