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Text mining - niveau initiation : analyse et traitement de données textuelles

Text mining - niveau initiation : analyse et traitement de données textuelles

Qualiopi

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Objectifs

Programme

Maîtriser les techniques de nettoyage et de préparation des données textuelles pour une utilisation optimale dans le cadre du Text Mining
Comprendre et appliquer les méthodes de représentation des données textuelles sous un format approprié pour faciliter leur analyse
Acquérir les compétences nécessaires pour importer et manipuler une base de données textuelles sous R
Développer une aptitude à visualiser les données textuelles pour une meilleure compréhension des informations qu'elles contiennent
Apprendre à effectuer une recherche d'informations précises dans une base de données textuelles
Savoir effectuer une classification de documents en utilisant l'apprentissage supervisé pour trier les informations selon les catégories prédéfinies
Pouvoir extraire des thématiques d'une base de données textuelles en utilisant l'apprentissage non supervisé pour découvrir des patterns non évidents dans les données.

1. INTRODUCTION AU TEXT MINING

Présentation du concept de Text Mining
Domaines d'application du Text Mining
Différences entre Text Mining, Web Mining et Data Mining
Présentation des enjeux du Text Mining

2. PRINCIPES DE BASE DU TEXT MINING

Le processus du Text Mining : collecte de données, prétraitement, analyse et interprétation
Les différents types d'analyse : analyse sémantique, analyse de sentiments, extraction d'informations
Les défis du Text Mining : ambiguïté, variations linguistiques, complexité de la langue

3. OUTILS ET TECHNIQUES DE TEXT MINING

Présentation des outils de Text Mining
Techniques de prétraitement des données textuelles : tokenisation, lemmatisation, suppression des mots vides
Techniques d'analyse de données textuelles : clustering, classification, association

4. APPLICATIONS PRATIQUES DU TEXT MINING

Étude de cas : analyse de sentiments sur les réseaux sociaux
Étude de cas : extraction d'informations à partir de documents juridiques
Étude de cas : clustering de documents pour l'organisation de l'information

5. ASPECTS ÉTHIQUES ET LÉGAUX DU TEXT MINING

Questions éthiques liées à la collecte et à l'utilisation des données textuelles
Lois et réglementations relatives à la protection des données personnelles
Bonnes pratiques pour le respect de la vie privée et la protection des données

6. PROJET PRATIQUE DE TEXT MINING

Définition du problème à résoudre
Collecte et prétraitement des données textuelles
Analyse des données et interprétation des résultats
Présentation des résultats et discussion

7. POUR ALLER PLUS LOIN SUR LE TEXT MINING

Tendances actuelles et futures du Text Mining
Possibilités de développement professionnel dans le domaine du Text Mining

Public visé

Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant découvrir le Text Mining et sa mise en application en utilisant le langage de programmation R. Elle convient particulièrement aux professionnels du domaine de la data science, de la recherche d'information et de l'analyse de données. Par exemple, les data analysts, les data scientists, les chercheurs, et les ingénieurs en machine learning pourraient grandement bénéficier de cette formation. De plus, les professionnels du marketing digital et du SEO peuvent également tirer profit de cette formation, puisque le Text Mining peut aider à mieux comprendre les tendances des clients et à optimiser le contenu en ligne. Les professionnels de la gestion de projet et les consultants en informatique désireux d'améliorer leur compétence en traitement de données textuelles pourraient également trouver cette formation pertinente. Enfin, elle est aussi adaptée aux étudiants en informatique, en statistiques ou en data science qui souhaitent se spécialiser dans l'analyse de données textuelles.

Prérequis

Avoir des notions de base en statistique, notamment en ce qui concerne la statistique descriptive et l'estimation Posséder des connaissances en Data Mining, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que l'Analyse en Composantes Principales (ACP) Avoir des notions de base concernant le langage de programmation R Être muni d'un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur.

Méthodes pédagogiques

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Modalités d'évaluation

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

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