Repositório sobre a Dev Week iFood sobre uso de Python e Inteligência Artificial para realização de cálculo de NPS ( Net Promoter Score ) e a utilização de IA para análise de sentimentos dos comentários.
Aplicação da linguagem Python bem como visão geral do projeto desta semana, abordando tópicos de análise de dados para a extração de insights valiosos, incluindo ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e Machine Learning. Para uma visão geral do Net Promoter Score (NPS).
Mais informações sobre NPS no Link: https://www.netpromoter.com/know/
Importar dados, limpar conjuntos de dados desorganizados, lidar com valores ausentes, converter tipos de dados e criar visualizações atraentes. Objetivo é transformar dados brutos em um formato adequado para análise e tomada de decisão.
Mais informações sobre processo de ETL no Link: https://www.ibm.com/br-pt/topics/etl
Dia 3 - Análise de sentimentos dos comentários com uso de IA e Processamento de Linguagem Natural (PLN).
A análise de sentimentos é uma técnica que nos permite ir além dos números e estatísticas, fornecendo um olhar qualitativo sobre as percepções e opiniões das pessoas. Isso pode nos gerar insights únicos e profundos. Com base nos comentários e feedbacks dos participantes, serão aplicados algoritmos avançados para decifrar os sentimentos e as emoções presentes nos textos.
Link sobre introdução ao Processamento de Linguagem Natural: https://medium.com/data-hackers/introdu%C3%A7%C3%A3o-ao-processamento-de-linguagem-natural-natural-language-processing-nlp-be907cd06c71
Link´s das Bibliotecas utilizadas
- NLTK - https://www.nltk.org/
- TextBlob - https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
- BERT - https://github.com/google-research/bert
Link oficial do evento em https://web.dio.me/articles/desvendando-a-ifood-dev-week?back=%2Fhome&page=1&order=oldest
Link do repositório do código original em https://colab.research.google.com/gist/falvojr/a6f186a4ed3c017abb7660ab194400b5/ifood-dev-week.ipynb