Aprenda a extrair dados com precisão usando regex e NER, integrando técnicas clássicas e modernas para otimizar buscas e automação. Ideal para quem precisa lidar com sistemas legados ou grandes volumes de texto.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, analistas de dados, engenheiros de NLP e profissionais que trabalham com processamento de texto e automação de buscas
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar pipelines de extração de dados usando regex e NER, integrando técnicas clássicas e modernas para otimizar buscas e processamento de texto
7 módulos · 10h · certificado ao final
- Explorando padrões com regex: da teoria à prática
- Implementando NER com spaCy e Hugging Face
- Combinando regex e NER para extração de dados híbrida
- Otimizando buscas em sistemas legados com regex avançado
- Automatizando pipelines de extração com Python e LLMs
- Avaliar desempenho: métricas para regex e NER em produção
- Projeto Final: Construir um pipeline de extração de dados para um caso real
Projeto Final
Pipeline de extração de dados que combina regex e NER para processar um conjunto de documentos reais, entregando dados estruturados em formato JSON ou CSV