Formation Text Mining
Maîtrisez l'art de l'analyse textuelle pour transformer les données en connaissances pratiques avec notre formation de 3 jours !
Vue d'ensemble
Connaissances en statistiques, traitement de données, Machine Learning et Deep Learning.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction à la formation Text Mining
Objectifs et contexte de la formation
Importance du Text Mining dans le contexte actuel
Aperçu du programme
Fondements du Text Mining
Définition du Text Mining
Principes de base et évolution
Applications pratiques et enjeux dans divers secteurs
Processus et Approches Traditionnelles
Récupération des données textuelles avec les API
Récupération et exploration du corpus de textes
Approches traditionnelles telles que Bag of Words (BoW) et N-Grams
Modèles de langue probabilistes et méthodes statistiques
Prétraitement des données textuelles (suppression des caractères accentués, stemming, lemmatization)
Comparaison des résultats obtenus par les différentes approches sur des corpus variés
Feature Engineering pour la représentation de texte
Syntaxe et structure de textes
Vectorisation de mots et de documents
Techniques de word embeddings (Word2Vec, GloVe)
Approches basées sur les modèles de plongement de phrases
Utilisation du modèle TF-IDF, Transformer et Vectorizer
Construction de matrices de termes-document
Sélection des caractéristiques pertinentes pour l’analyse textuelle
Création et utilisation de vecteurs de mots pour améliorer la représentation des textes
Similarité des textes et classification non supervisée
Mesures de similarité textuelle
Regroupement de documents (Clustering)
Techniques de réduction de dimension pour l’analyse de similarité
Identification des thèmes latents dans les corpus
Application de méthodes non supervisées à des jeux de données réels
Algorithmes de classification non supervisée
Clustering de documents et identification de thèmes pertinents dans un ensemble de données spécifique
Classification supervisée du texte
Méthodes classiques de classification supervisée
Prétraitement et normalisation des données
Sélection des caractéristiques pour la classification
Explication des algorithmes tels que Multinomial Naïve Bayes, Régression logistique, Support Vector Machines, Random Forest, Gradient Boosting Machines
Évaluation des modèles de classification textuelle
Construction et évaluation d’un modèle de classification pour la catégorisation de documents
Natural Language Processing (NLP) et Deep Learning
Introduction au traitement automatique du langage naturel (NLP)
Réseaux de neurones pour le traitement du langage naturel : NLTK, TextBlob, SpaCy, Gensim, Pattern, Stanford CoreNLP
Architectures de réseaux récurrents et réseaux neuronaux convolutifs
Applications avancées du Deep Learning en NLP : Theano, TensorFlow, Keras
RNN, Long Short-Term Memory, modèles bidirectionnels et Sequence-to-Sequence
Modèles RNN pour questions et réponses
Perspectives futures et tendances dans le Text Mining
Application de modèles de Deep Learning pour des tâches spécifiques en traitement de texte
Prochaines sessions
du 5 oct. 2026 au 7 oct. 2026 • 3 jours
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Data Science & Machine Learning a accompagné plus de 55 entreprises dont :
Avis des participants
Formation très bien organisée, très claire Alison explique très clairement et est très à l'écoute, avec toujours une approche pratique essentielle. je n'avais jamais fait de Python et j'ai pu coder finalement assez rapidement grâce à une progression bien articulée des exercices. Comme c'est très…
François-Marie est un excellent formateur ! Un grand merci à lui d'avoir été aussi pédagogue et clair dans ses explications du début à la fin de la formation, en plus d'être extremement sympathique, ce qui ne gâche rien :) Merci également à Sparks pour l'organisation…
L'intervenante est d'une qualité rare dans son domaine, son expertise est vraiment remarquable Par contre, j'ai suivi cette formation par curiosité mais elle s'avèrera peu utile dans mon métier Avec mon expérience "has been", et mon peu de connaissance en langage de programmation, j'ai eu…
Formation très intéressante, j'ai appris beaucoup de chose. Un grand merci au formateur.
Excellent rythme avec beaucoup de pratique. Des exercices permettant de comprendre le fonctionnement. Des réponses à toutes les questions posées ou pistes proposées pour trouver des réponses. Je recommande vivement cette formation avec cette formatrice.
Des formateurs experts, reconnus par nos apprenants
Chez Sparks Formation, la qualité de nos formations repose sur l'expertise de nos formateurs et la satisfaction de nos apprenants.
Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
formateurs experts partenaires
Sparks Formation
sujets IT délivrés chaque jour partout en France
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Text Mining ?
Cette formation se déroule sur 3 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Text Mining ?
Connaissances en statistiques, traitement de données, Machine Learning et Deep Learning.
Quel est le prix de la formation Text Mining ?
En inter-entreprises, elle est à 2 700 € HT par participant ; en intra-entreprise, elle est à 5 550 € HT pour le groupe. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Text Mining délivre-t-elle une certification ?
Cette formation ne délivre pas de certification. Une attestation de fin de formation vous sera remise à l'issue de la session.
La formation Text Mining est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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