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
5 oct. 2026
Distance - Français
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
Un formateur expérimenté, pédagogue et disponible. Je repars avec des méthodes et des outils que je peux utiliser immédiatement dans mon travail.
Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
formateurs experts partenaires
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sujets IT délivrés chaque jour partout en France
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