Préparation, nettoyage et visualisation des données textuelles
Clientèle cible
Cette formation s’adresse aux professionnels de l’industrie œuvrant dans des postes liés à la programmation ou à l’exploitation de données.
Préalables
Formation Notions de base de l'apprentissage automatique et formation Notions de base de l’apprentissage profond et des réseaux de neurones ou connaissances équivalentes :
- Connaissance de base en programmation (langage python suggéré)
Description
Vous ne savez pas par quelle autoformation commencer? Consultez le cheminement proposé afin de maximiser le développement de vos connaissances.
Cette formation vise à permettre au professionnel de l’industrie d’être en mesure de préparer des données textuelles pour un projet de traitement automatique de la langue naturelle (TALN). Cette formation se veut axée sur la pratique, afin d’outiller le professionnel et le rendre opérationnel rapidement.
Le traitement automatique de la langue naturelle (TALN), un sous-domaine de l'intelligence artificielle et de l’apprentissage profond, est de plus en plus utilisé dans l’industrie pour analyser des documents, extraire de l’information dans des textes ou créer des assistants virtuels (chatbots) par exemple.
Cependant, pour réaliser un projet de TALN, il est essentiel de préparer ses données.
Objectif général
Amener le participant à être en mesure de définir une procédure de nettoyage et de préparation des données textuelles appropriée spécifique à un type de projet en traitement automatique du langage naturel.
Objectifs
- Appliquer des techniques de préparation de données textuelles
- Appliquer des techniques de visualisation de données textuelles
- Appliquer des techniques de normalisation de texte
- Créer une procédure de nettoyage de données textuelles
- Créer une procédure de visualisation de données textuelles
Contenu
Partie 0 : Introduction
Partie 1 : Prétraitement des donnés
- Module 1.1 : Lecture de fichier et nettoyage de données
- Module 1.2 : Analyse de données textuelles
Partie 2 : Analyse de mots
- Module 2.1 : Introduction aux regex
- Module 2.2 : La tokenisation
- Module 2.3 : Fréquence d’apparition des tokens
- Module 2.4 : Introduction aux N-grammes
- Module 2.5 : Lemmatisation et Stemming
Partie 3 : Introduction aux librairies de NLP
- Module 3.1 : Introduction à Pandas
- Module 3.2 : Librairies de visualisation
- Module 3.3 : Introduction à SpaCy
- Module 3.4 : Introduction à NLTK
- Module 3.5 : Introduction au Spellchecking
Précisions sur la formation
Cette formation est une autoformation. Vous pouvez débuter votre apprentissage au moment où vous le souhaitez. La plateforme de la formation vous sera accessible pour une durée de 365 jours suivant votre première connexion à PAX.
PAX Expérience
PAX est une plateforme unique d’apprentissage novatrice, dite intelligente, qui regroupe des outils d’apprentissage adaptatifs et interactifs. Elle agit véritablement comme un tuteur intelligent permettant à l’apprenant d’apprendre par déduction en connaissant la nature et la source de ses erreurs.
Avantages distinctifs de PAX :
- La théorie est exposée sous forme de modules multimédias interactifs
- Des exercices interactifs permettent l'approfondissement des notions théoriques enseignées. Ceux-ci sont analysé par PAX, qui offre une rétroaction immédiate et individuelle afin d'aider le participant à corriger ses erreurs par déduction
- Des quiz chronométrés permettent au participant de tester ses acquis autant de fois qu’il le désire
- Un forum contextuel où les fils de discussions sont liés aux contenus (modules-exercices et quiz)
- Un forum animé par des experts en Python
Découvrez tous les avantages de PAX Expérience : https://www.fsg.ulaval.ca/etudes/formation-continue/pax-experience/
Reconnaissance
Une attestation de participation reconnaissant les 20 heures de formation continue est décernée, après la formation, à chacun des participants qui respectent les conditions d'attestation.