Curso online de Procesamiento De Lenguaje Natural Nivel Intermedio bonificado

💻 Software

• Python 3.10 o superior (recomendado 3.13) — descarga gratuita desde python.org
• Jupyter Notebook o JupyterLab — gratuito, instalable con pip install jupyterlab
• Librerías NLP: transformers, spaCy, NLTK, scikit-learn, pandas — todas gratuitas vía pip
• Google Colab como alternativa gratuita en la nube si tu equipo es limitado — no requiere instalación local
• VS Code (gratuito) o PyCharm Community (gratuito) como editor

?️ Hardware

• PC o Mac de los últimos 6 años
• 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendado para entrenar modelos pequeños localmente)
• 10 GB de espacio libre en disco para modelos y datasets
• Si tu equipo es justo, Google Colab ofrece GPU gratuita suficiente para todos los ejercicios del curso

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google (gratuita) — para Google Colab y acceso a datasets en Drive
• Cuenta en Hugging Face (gratuita) — para descargar modelos preentrenados
• Cuenta en Kaggle (gratuita) — para datasets de práctica y notebooks en la nube

📚 Conocimientos previos

• Python básico-intermedio: bucles, funciones, listas, diccionarios y manejo de ficheros
• Conceptos básicos de estadística: media, distribución, probabilidad
• Haber ejecutado algún script Python antes, aunque sea sencillo

Estos son los proyectos que desarrollarás a lo largo del curso, aplicando técnicas reales de NLP sobre datos empresariales concretos:

1. Clasificador de sentimiento en reseñas de clientes: entrena un modelo con scikit-learn y NLTK para detectar opiniones positivas y negativas en textos de e-commerce. Caso de uso: equipo de atención al cliente que prioriza incidencias automáticamente.
2. Extracción de entidades nombradas (NER) en contratos: usa spaCy para identificar fechas, empresas y cláusulas clave en documentos legales. Caso de uso: departamento jurídico que automatiza el análisis de contratos.
3. Motor de búsqueda semántica interna: implementa búsqueda por similitud con embeddings de sentence-transformers sobre una base documental corporativa. Caso de uso: empresa que necesita encontrar políticas internas sin depender de palabras exactas.
4. Sistema de resumen automático de informes: aplica modelos de la librería transformers (BART o T5) para condensar informes de varias páginas en párrafos clave. Caso de uso: directivos que necesitan resúmenes ejecutivos en segundos.
5. Chatbot de FAQ con reconocimiento de intención: construye un clasificador de intenciones con datos propios y conéctalo a respuestas predefinidas. Caso de uso: soporte interno que resuelve dudas frecuentes de empleados sin intervención humana.

Estos son los errores más frecuentes que cometen los alumnos al empezar con NLP intermedio. Reconocerlos antes de empezar te ahorra horas de frustración:

• Saltarse el preprocesado de texto: aplicar modelos directamente sobre texto crudo sin limpiar HTML, stopwords o caracteres especiales dispara el ruido y arruina las métricas. El preprocesado no es opcional.
• Confundir accuracy con rendimiento real: en datasets desbalanceados (90% negativos, 10% positivos), un modelo que siempre predice negativo tiene 90% de accuracy pero es inútil. Usa F1-score, precision y recall.
• Usar bolsa de palabras (BoW) donde se necesita contexto: TF-IDF no captura que «banco» tiene distinto significado en «banco de peces» y «banco de datos». Para esos casos necesitas embeddings o transformers.
• No separar correctamente train/test/validation: evaluar el modelo sobre datos que ya ha visto durante el entrenamiento da métricas falsas y modelos que no generalizan.
• Descargar modelos preentrenados enormes innecesariamente: usar GPT-2 de 6B parámetros para clasificar sentimiento en frases cortas es un desperdicio. distilbert-base-uncased es 6 veces más rápido con resultados similares.
• No gestionar la codificación de caracteres: trabajar con texto en español sin especificar encoding='utf-8' al leer ficheros genera errores con tildes y ñ que rompen el pipeline.
• Ignorar el overfitting en modelos propios: si el accuracy en train es 98% pero en test es 62%, el modelo ha memorizado los datos de entrenamiento. Necesitas regularización o más datos.
• Asumir que más datos siempre mejora el modelo: 10.000 reseñas mal etiquetadas entrenan peor que 1.000 etiquetadas con rigor. La calidad del dato importa más que la cantidad.

Recursos gratuitos y comunidades que complementan directamente los contenidos de este curso:

⌨️ Atajos y comandos esenciales

• pip install transformers spacy scikit-learn pandas nltk sentence-transformers — instalación base en un comando
• python -m spacy download es_core_news_sm — modelo de spaCy en español
• Shift+Enter en Jupyter para ejecutar celda y avanzar; Ctrl+Shift+P en VS Code para paleta de comandos

?️ Herramientas gratuitas imprescindibles

• Google Colab (colab.research.google.com) — notebooks en la nube con GPU gratuita, ideal para modelos pesados
• Hugging Face Hub (huggingface.co) — biblioteca de modelos preentrenados y datasets listos para usar
• Kaggle Notebooks (kaggle.com) — entorno gratuito con GPU y miles de datasets de texto reales
• Label Studio (labelstud.io) — herramienta gratuita para etiquetar datos de texto y crear tus propios datasets

📖 Documentación de referencia

• spaCy docs (spacy.io/usage) — guías oficiales con ejemplos en español incluidos
• Hugging Face Course (huggingface.co/learn) — curso gratuito oficial de transformers y NLP moderno
• scikit-learn User Guide (scikit-learn.org/stable/user_guide) — referencia completa de algoritmos de clasificación y métricas

👥 Comunidades activas

• r/LanguageTechnology — comunidad Reddit especializada en NLP con discusiones técnicas de nivel intermedio-avanzado
• Hugging Face Forums (discuss.huggingface.co) — foros oficiales donde resolver dudas sobre modelos y librerías
• Stack Overflow con etiqueta nlp y spacy — respuestas técnicas concretas a errores de código