NLP anwenden als Data Scientist/in – Weiterbildung

Textdaten gehören zu den größten und zugleich unstrukturiertesten Datenquellen, mit denen Data Scientists arbeiten – von Kundenfeedback über E-Mails bis zu Social-Media-Beiträgen. Diese Weiterbildung vermittelt Natural Language Processing (NLP) als eigenständiges Anwendungsfeld des maschinellen Lernens: von der Vorverarbeitung und Vektorisierung von Text über überwachte Lernverfahren für Klassifikation und Kategorisierung bis zur Verarbeitung großer Textmengen mit PySpark. Teilnehmende lernen, Textdaten systematisch aufzubereiten, Modelle zur Textklassifikation und Informationsextraktion zu trainieren und deren Ergebnisse für reale Anwendungsfälle wie Kundenfeedback-Analyse oder Dokumentenverarbeitung nutzbar zu machen. Anders als bei strukturierten Tabellendaten steckt bei Text ein Großteil der Arbeit bereits in der Vorverarbeitung, weshalb dieser Schritt in der Weiterbildung besonders ausführlich behandelt wird, bevor es an die eigentliche Modellierung geht.

Das erste Modul vermittelt, wie sich unstrukturierte Textdaten für die weitere Analyse systematisch aufbereiten lassen.

• Bereinigung und Normalisierung von Textdaten
• Tokenisierung als Grundlage jeder Textanalyse
• Entfernen von Stoppwörtern und irrelevanten Textbestandteilen
• Grundlagen der Vektorisierung von Text
• Umgang mit mehrsprachigen und unsauberen Textquellen
• Vorbereitung von Textdaten für maschinelles Lernen

Das zweite Modul überträgt überwachte Lernverfahren auf Textdaten und zeigt deren Einsatz für typische NLP-Aufgaben.

• Klassifikations- und Regressionsverfahren auf Textdaten anwenden
• Training von Modellen zur Dokumentenkategorisierung
• Named Entity Recognition zur Extraktion strukturierter Informationen
• Sentiment-Analyse zur Auswertung von Meinungsäußerungen
• Bewertung der Modellgüte bei Textklassifikationsaufgaben
• Grundlagen neuronaler Sprachmodelle im Überblick

Das dritte Modul zeigt, wie sich große Textmengen mit PySpark effizient verarbeiten und analysieren lassen.

• Grundlagen der verteilten Datenverarbeitung mit PySpark
• Verarbeitung großer Textkorpora
• Interpretation von Modellergebnissen bei umfangreichen Datenmengen
• Skalierung von NLP-Pipelines für produktive Umgebungen
• Zusammenspiel von PySpark und klassischen NLP-Bibliotheken
• Performance-Aspekte bei der Verarbeitung großer Textmengen

Das vierte Modul überträgt die technischen Grundlagen auf reale Anwendungsfälle und ordnet NLP in das Kompetenzprofil eines Data Scientist ein.

• Anwendungsfälle wie Kundenfeedback-Analyse und Dokumentenverarbeitung
• Aufbereitung von NLP-Ergebnissen für nicht-technische Zielgruppen
• Vertiefung einzelner NLP-Techniken anhand eigener Textbeispiele
• Einordnung von NLP im Vergleich zu anderen Data-Science-Disziplinen
• Zusammenspiel von Analyse, Programmierung und maschinellem Lernen
• Weiterentwicklung des eigenen Kompetenzprofils als Data Scientist

Der Praxisblock überträgt Textvorverarbeitung, maschinelles Lernen, PySpark und Anwendungswissen auf ein durchgehendes NLP-Projekt.

• Bereinigung und Tokenisierung eines Beispiel-Textkorpus
• Vektorisierung eines Beispieldatensatzes für die Modellierung
• Training eines Klassifikationsmodells zur Dokumentenkategorisierung
• Durchführung einer Named-Entity-Recognition-Analyse auf Beispieltexten
• Durchführung einer Sentiment-Analyse zu Beispiel-Kundenfeedback
• Verarbeitung eines größeren Textkorpus mit PySpark
• Interpretation der Ergebnisse eines Textklassifikationsmodells
• Aufbereitung eines NLP-Ergebnisses für eine fachfremde Zielgruppe
• Analyse eines Fehlerfalls bei einer Textklassifikation
• Vergleich unterschiedlicher Vektorisierungsverfahren an einem Beispiel
• Dokumentation eines vollständigen NLP-Analyseprojekts
• Präsentation eines abgeschlossenen NLP-Projekts vor der Gruppe

Die vier Module folgen dem typischen Weg eines NLP-Projekts: von der Textvorverarbeitung über die Modellierung mit überwachten Lernverfahren und die Skalierung mit PySpark bis zur Einordnung der Ergebnisse in reale Anwendungsfälle. Am Ende der Weiterbildung können Teilnehmende Textdaten systematisch aufbereiten, Modelle zur Textklassifikation und Informationsextraktion trainieren und diese auch bei großen Textmengen mit PySpark produktiv einsetzen.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Textdaten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Sie eignet sich sowohl für Personen mit ersten Erfahrungen in der Datenanalyse als auch für Quereinsteigende, die NLP als neuen fachlichen Schwerpunkt aufbauen möchten.

• Angehende Data Scientists mit Fokus auf Textdaten
• Data Analysts, die NLP als neues Anwendungsfeld erschließen möchten
• Machine Learning Engineers mit Interesse an Sprachverarbeitung
• Quereinsteigende mit Interesse an Datenanalyse und Programmierung
• Mitarbeitende, die künftig Kundenfeedback oder Support-Anfragen systematisch auswerten möchten

Die Weiterbildung wechselt zwischen gemeinsamer Erarbeitung im Kurs und eigenständiger Vertiefung einzelner NLP-Techniken an eigenen Textbeispielen. Jedes Modul führt ein Konzept zunächst an kleinen Beispieltexten ein, bevor es im Praxisblock auf umfangreichere Textkorpora und reale Anwendungsfälle übertragen wird. So lassen sich Konzepte im Kurs gemeinsam klären und anschließend individuell auf eigene, frei gewählte Textdatensätze anwenden und vertiefen.

Das Curriculum deckt Textvorverarbeitung, maschinelles Lernen für Textdaten, skalierte Verarbeitung mit PySpark und NLP-Anwendungsfälle in einem zusammenhängenden Ablauf ab. Der genaue zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter und dem Umfang der bearbeiteten Textkorpora.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat zu Natural Language Processing (NLP) anwenden als Data Scientistin ab, bei einigen Anbietern ergänzt um eine Abschlussprüfung, deren Inhalt und Umfang die jeweiligen Anbieter selbst festlegen.

NLP wird in dieser Weiterbildung bewusst nicht als isolierte Einzeltechnik vermittelt, sondern als vollständiger Weg von der Textvorverarbeitung bis zur produktiven Anwendung. Wer nur Vektorisierung oder nur Modelltraining beherrscht, kann NLP-Projekte in der Praxis nur selten eigenständig zu Ende führen. Die Ergänzung um PySpark macht deutlich, dass NLP in der Praxis selten mit kleinen Beispieldatensätzen endet: Reale Textmengen aus Kundenfeedback, E-Mails oder Dokumentenarchiven erfordern skalierbare Verarbeitung, die im Kurs praktisch geübt wird, statt nur in der Theorie erwähnt zu werden. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet die Weiterbildung Perspektiven als Data Scientist mit Schwerpunkt Textanalyse, als Data Analyst mit NLP-Kompetenz oder als Machine Learning Engineer, der oder die Sprachverarbeitung in bestehende Datenpipelines integriert. NLP-Kompetenz wird in datengetriebenen Organisationen zunehmend als eigenständige Spezialisierung nachgefragt, insbesondere dort, wo Kundenkommunikation, Support-Anfragen oder Dokumentenbestände in großem Umfang anfallen.