Formation analyse textuelle avec python
Initiez-vous au NLP en Python : nettoyage de texte, embeddings, classification de documents et analyse de sentiments.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage.
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est devenu un pilier de la data science, avec des applications dans la classification de documents, l’analyse de sentiments, l’extraction d’information ou les chatbots. La formation analyse textuelle avec Python aborde sur 2 jours les techniques essentielles du NLP. Vous maîtrisez les outils pour traiter des données textuelles : prétraitement, tokenisation, vectorisation (TF-IDF, embeddings), classification, clustering. Vous apprenez à identifier la problématique adaptée à chaque type de projet NLP et à choisir les bons outils parmi spaCy, NLTK, scikit-learn et les apports récents des modèles de langage. Tournée pratique, cette formation s’appuie sur des corpus réels pour vous rendre opérationnel sur vos propres projets NLP en Python.
Objectifs pédagogiques
- Maîtriser les outils pour traiter des données textuelles avec Python
- Identifier la problématique et les outils à utiliser pour traiter des problèmes de NLP
- Mener à bien un projet de traitement NLP avec Python
2 jours, 14 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Fondamentaux du NLP et prétraitement de texte
• Panorama du traitement automatique du langage naturel (NLP) et cas d’usage
• Identification de la problématique et choix des outils
• Prétraitement : nettoyage, tokenisation, normalisation, stop words, lemmatisation
• Manipulation de corpus avec spaCy et NLTK
• Vectorisation : sac de mots, TF-IDF
• Atelier : préparation d’un corpus de documents
2 Modélisation et applications NLP
• Représentations vectorielles : word embeddings et embeddings de phrases
• Classification de documents et analyse de sentiments
• Clustering et extraction de thématiques (topic modeling)
• Apports des grands modèles de langage (LLM) pour le NLP
• Évaluation des modèles de traitement du langage
• Atelier : mise en place d’un projet NLP de bout en bout
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data scientist souhaitant aborder le NLP
- Data analyst exploitant des données textuelles
- Développeur Python intégrant des fonctionnalités d'analyse de texte
Prérequis
- Bonne maîtrise de Python
- Bases du machine learning et de pandas
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation) Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Une formation finançable
Cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
OPCO — Prise en charge par votre opérateur de compétences au titre du plan de développement des compétences de votre entreprise.
Plan de développement — Inscription dans le plan de formation de votre entreprise, en direct avec votre service RH ou formation.
Financement personnel — Tarifs adaptés pour les indépendants et auto-entrepreneurs, paiement en plusieurs fois possible.
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 2 jours (14 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 6 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bonne maîtrise de Python; Bases du machine learning et de pandas.
La formation aborde-t-elle les grands modèles de langage (LLM) ?
Oui, elle présente les apports récents des modèles de langage pour le NLP, en complément des approches classiques (TF-IDF, embeddings, classification) avec spaCy, NLTK et scikit-learn.
Quels cas d'usage NLP sont traités ?
La formation couvre notamment la classification de documents, l'analyse de sentiments et l'extraction de thématiques, sur des corpus réels.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un pilier de la data science moderne. Cette formation d’analyse textuelle avec Python aborde sur 3 jours les techniques essentielles : prétraitement, tokenisation, vectorisation (TF-IDF, embeddings), puis classification de documents et analyse de sentiments. Vous manipulez les bibliothèques de référence comme spaCy, NLTK et scikit-learn, et découvrez les apports récents des modèles de langage. Une formation tournée pratique, sur des corpus réels.