Kursbeschreibung
Dieses Seminar richtet sich an alle, die Google Cloud Natural Language API nicht nur testen, sondern als Baustein für belastbare Textauswertung einsetzen wollen. Du lernst Schritt für Schritt, wie Du aus Textquellen wie Support-Tickets, NPS-Kommentaren, App-Store-Reviews oder Freitextfeldern strukturierte Ergebnisse erzeugst und diese so bereitstellst, dass Fachbereiche damit arbeiten können. Zu Beginn legst Du die Basis für einen sicheren Betrieb: IAM und Rollenmodell, Service Accounts, API-Aktivierung, sowie ein Verständnis für Quotas und Kosten. Damit kannst Du die API kontrolliert nutzen und weißt, welche Stellschrauben bei Fehlern und Limits relevant sind. Danach arbeitest Du an den Kernfunktionen: Sentiment-Analyse inklusive der Interpretation von Score und Magnitude und der Frage, wie Du aus Einzelwerten robuste Kennzahlen ableitest. Du lernst, welche Textarten besonders fehleranfällig sind und wie Du Qualität mit Stichproben, einfachen Validierungsregeln und nachvollziehbaren Thresholds absicherst. Mit Entity Extraction identifizierst Du Entitäten und priorisierst sie über Salience. Entity Sentiment ermöglicht Dir eine aspektbasierte Sicht, etwa Stimmung zu „Akku“, „Preis“ oder „Lieferung“. Syntax-Analysen und Textklassifikation runden das Werkzeugset ab, wenn Du Struktur, Themen und Sprache berücksichtigen willst. Zum Abschluss entwirfst Du eine Pipeline für Batch oder Realtime, setzt Cloud Run oder Cloud Functions ein, speicherst Ergebnisse in BigQuery und etablierst Logging, Monitoring und Error-Handling. Datenschutz, PII-Minimierung und Audit Logs werden so behandelt, dass Du eine saubere Dokumentation für interne Anforderungen mitnimmst.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Google Cloud Natural Language API sicher einrichten
- Sentiment in Reviews, Tickets und Feedback auswerten
- Score, Magnitude und Salience korrekt interpretieren
- Entity Extraction für Supportfeedback einsetzen
- Textklassifikation und Spracherkennung zuverlässig prüfen
- NLP-Pipelines mit Cloud Run und BigQuery aufbauen
- Kosten, Quotas und API-Limits kontrollieren
- Datenschutz, IAM und Audit Logs sicher planen
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
