Apprenez à créer et à évaluer un modèle d’analyse des sentiments à l’aide de Python grâce à une approche pratique et concrète du traitement du langage naturel (NLP). Dans cette formation, vous explorerez les concepts fondamentaux de l’analyse des sentiments, vous comprendrez ses applications concrètes et vous découvrirez l’environnement de développement, les bibliothèques Python et les algorithmes d’apprentissage automatique couramment utilisés pour la classification de textes.

Au fil de votre progression, vous construirez un pipeline complet d’analyse des sentiments en nettoyant et en traitant des données textuelles, en implémentant du code, en entraînant des modèles d’apprentissage automatique et en évaluant leurs performances à l’aide de métriques d’évaluation standard. Chaque leçon s’appuie sur la précédente, vous aidant ainsi à développer des compétences pratiques grâce à une expérience d’apprentissage par projet. Ce cours s’adresse aux apprenants disposant de connaissances de base en Python qui souhaitent approfondir leur compréhension du TALN et de l’apprentissage automatique en créant une application fonctionnelle d’analyse des sentiments. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la théorie, le cours met l’accent sur la mise en œuvre pratique, vous permettant d’appliquer les concepts tout au long du processus de développement. À l’issue de ce cours, vous serez capable d’identifier les concepts clés de l’analyse des sentiments, de sélectionner les outils et bibliothèques Python appropriés, de mettre en œuvre des techniques de prétraitement des données et d’extraction de caractéristiques, d’entraîner des modèles de classification des sentiments et d’évaluer les performances des modèles à l’aide de méthodes d’évaluation standard. Si vous souhaitez renforcer vos compétences en Python et en TALN à travers un projet pratique d’analyse des sentiments, ce cours vous propose un parcours structuré allant des concepts fondamentaux à l’évaluation des modèles.