Kursbeschreibung
Zielgruppe
- Data Analysts und BI-Professionals, die Textdaten in Reports überführen
- Cloud Engineers und Entwicklerinnen und Entwickler, die eine NLP-API integrieren
- Product- und Support-Verantwortliche, die Feedback systematisch auswerten
- Security- und Compliance-nahe Rollen, die Datenflüsse prüfen
- Für alle, die Textanalysen in Google Cloud belastbar einsetzen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von APIs und JSON
- Basiskenntnisse in Google Cloud oder vergleichbarer Cloud sind hilfreich
Kursinhalte
- Google Cloud Natural Language API sicher starten
- Projekt, Billing, IAM und API-Aktivierung
- Authentifizierung mit Service Accounts
- Quotas, Limits und Kostenlogik
- Request/Response-Grundlagen (JSON)
- Sentiment-Analyse für Feedback, Reviews und Tickets
- Score und Magnitude richtig interpretieren
- Grenzen: Ironie, Domänen-Sprache, Mehrdeutigkeit
- Qualitätschecks mit Stichproben und Thresholds
- Ergebnisse in Dashboards und Workflows nutzen
- Entity Extraction und Entity Sentiment
- Entities, Salience und Entity Types
- Entity Sentiment für aspektbasiertes Feedback
- Normalisierung und Deduplizierung (z. B. Produktnamen)
- Praktische Beispiele aus Support und Marketing
- Syntax, Kategorien und Content-Klassifikation
- Tokens, POS-Tags, Dependencies für Struktur
- Text Classification: Kategorien verstehen und prüfen
- Mehrsprachigkeit und Sprache erkennen
- Typische Fehlklassifikationen vermeiden
- Architektur: von der API zum wiederholbaren Prozess
- Batch vs. Realtime und passende Patterns
- Cloud Functions/Cloud Run als Ausführungsumgebung
- Speichern in BigQuery oder Cloud Storage
- Monitoring, Logging und Error-Handling
- Datenschutz, Compliance und sichere Datenflüsse
- PII-Risiken und Minimierungsstrategien
- Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Audit Logs
- Aufbewahrung, Löschung und Nachvollziehbarkeit
- Dokumentation für interne Freigaben





















