Formation Python - Traitement de données textuelles (NLP)
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Initiez-vous au traitement automatique du langage naturel avec Python : nettoyage, analyse, vectorisation et modélisation de textes avec NLTK, spaCy et Scikit-Learn.
Objectifs de la formation
- Comprendre les fondamentaux du traitement de données textuelles
- Prétraiter efficacement des textes pour l’analyse
- Représenter des documents en vecteurs exploitables
- Appliquer des algorithmes de NLP pour la classification ou l’exploration
- Mettre en œuvre un projet NLP de bout en bout
Prérequis à la formation
- Bonnes bases en Python
- Notions en manipulation de données (Pandas)
- Bases en machine learning recommandées
Notre plan de formation
Ce plan peut être adapté à votre demande en formation sur mesure INTRA.Module 1 : Introduction au NLP et aux enjeux du traitement de texte
- Définitions et cas d’usage du NLP
- Présentation des bibliothèques Python : NLTK, spaCy, Scikit-Learn
- Structure d’un projet de traitement de texte
- Nettoyage des données textuelles (ponctuation, accents, stop words)
- Tokenisation, lemmatisation et racinisation
- Détection de langue et encodage
- Comptage de mots et n-grammes
- TF-IDF et matrice de cooccurrence
- Introduction aux embeddings (Word2Vec, spaCy)
- Classification de textes (spam, sentiments…)
- Clustering de documents
- Évaluation des modèles (accuracy, F1, courbes)
- Extraction d’information et résumé automatique
- Analyse de sentiments
- Visualisation de textes (wordcloud, t-SNE)
- Choix d’un jeu de données textuelles
- Pipeline complet de traitement et de modélisation
- Présentation des résultats
La certification Qualiopi atteste de l'engagement de notre collectif envers l'excellence de nos prestations de formation.
Vous pouvez accéder au certificat en téléchargement via ce lien :
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Informations complémentaires sur nos formations
Modalités pédagogiquesNous favorisons un apprentissage avec des apports théoriques et des exercices sous forme de travaux pratiques (mise en situation, cas pratiques ...), contrôle continu et qcm pour favoriser l'apprentissage et atteindre les objectifs.
Modalités d'inscriptionInscription possible à tout moment, sous réserve de place disponible, en nous contactant au 0805 691 308. Un délai de rétractation de 14 jours s'applique.
Outils et supportsNous précaunisons l'utilisation de votre propre ordinateur pour les formations qui ont lieu en présentiel et à distance. Un poste de travail est disponible pour les formations en présentiel. Le support de cours est transmis par le formateur.
Modalités de formation à distance (FOAD)Les formations à distance se déroule en « classe virtuelle », avec un logiciel de visio-conférence, permettant de vous former dans toute la France depuis votre lieu de travail. Notre outils de visio-conférence favorise l'apprentissage avec des outils comme le partage de la caméra, partage d'écran, un tableau blanc, un espace de dialogue par message, la possibilité pour l'apprenant de « lever la main » pour interpeller le formateur, le partage de fichiers (cours, travaux pratiques ...) et l'enregistrement des sessions pour revoir le cours.
Modalités d'évaluationAvant la formation
Un audit gratuit et sans engagement est établi notre formateur référent. Un test d'autopositionnement avant l'entrée en formation est envoyé.
Au cours de la formation
Travaux pratiques, mises en situation réel, quiz ... pour valider l'appropriation et la compréhension de chaque notion abordée en formation par les participants.
Après la formation
Une attestation de formation et un certificat de réalisation, reprenant l'ensemble des informations de la formation est remise aux stagiaires.
Un certificat est remis au stagiaire après le passage de la certification.
En fin de formation un questionnaire de satisfaction est à remplir par le stagiaire pour nous permettre d'améliorer notre offre.
Modalités particulièresNous adaptons les outils et réseaux nécessaires afin d'accueillir, accompagner et former les publics en situation de handicap. avec une adaptation possible du rythme pédagogique et des modalités d'évaluation.Renseignez-vous auprès de la personne référente : Mickael Masset au téléphone 01 83 64 34 37.
