Ce cours pratique dote les apprenants des connaissances pratiques et des compétences techniques nécessaires pour développer, mettre en œuvre et évaluer un modèle d'analyse des sentiments à l'aide de Python. En commençant par une introduction à l'analyse des sentiments et à ses applications dans le monde réel, les apprenants exploreront et identifieront les outils appropriés, y compris les IDE et les bibliothèques essentielles utilisées dans le traitement du langage naturel (NLP). Au fur et à mesure que le cours progresse, les apprenants analyseront l'utilisation de divers algorithmes adaptés à la classification des sentiments et acquerront de l'expérience dans la construction d'un pipeline d'analyse complet - depuis le prétraitement et le nettoyage des données jusqu'à l'entraînement et l'évaluation des langages. Chaque leçon est conçue pour renforcer l'apprentissage appliqué, permettant aux participants de démontrer leur maîtrise en construisant un système d'analyse des sentiments fonctionnel capable de classer les données textuelles en fonction de la tonalité émotionnelle. À la fin du cours, les apprenants seront capables de : - Identifier les concepts clés de l'analyse des sentiments - Sélectionner et configurer les outils et les bibliothèques appropriés pour la classification des textes.

- Implémenter du code pour le nettoyage, la transformation et l'extraction de caractéristiques des données - Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique pour la classification des sentiments - Évaluer la performance du modèle en utilisant des mesures d'évaluation standard. Ce cours est idéal pour les apprenants ayant des connaissances de base en Python qui veulent se plonger dans le NLP, l'étude de cas basée sur un projet pratique.