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    Ecole d'hiver 2022 sur le Text Mining et l'analyse des réseaux sociaux en Python

    24/01/2022 au 28/01/2022

    Cette école d'hiver a pour objectif d’initier les participant·es au text mining dans un cadre de veille sur les réseaux sociaux. 

    Ecole d'hiver 2022 sur le Text Mining et l'analyse des réseaux sociaux en Python
    [5 jours] - [débute le 24-01-2022 à 09:00] - [Français] - [Louvain-la-Neuve]

    Brochure PDF de présentation du programme

    Vous avez de bonnes notions de programmation... Vous avez envie de réaliser un projet en Text Mining ? Vous comptez ensuite utiliser de telles techniques de traitement automatique du langage dans un domaine spécifique ? Cette école d'hiver est faite pour vous !

    Le volume de données numériques générées par les activités humaines croît chaque année ; cela rend plus complexe, mais aussi plus intéressant l’usage de ces données dont les applications sont multiples (tels que le système de questions-réponses Watson développé par IBM ou encore les assistants personnels virtuels Siri d’Apple ou Alexa d’Amazon). 

    L'école d'hiver

    Suite au succès de l’École d’été 2019 portant sur le text mining en Python et consacrée à l’analyse de documents financiers, le SMCS et le Centre de traitement automatique du Langage (CENTAL) vous proposent une nouvelle édition, axée sur l’analyse textuelle de productions issues des réseaux sociaux. Cette nouvelle formule peut s’envisager de manière indépendante ou complémentaire de l’édition précédente, puisque la formation sera adaptée aux problématiques spécifiques des réseaux sociaux, et notamment à l’acquisition et au traitement textuel des données, souvent bruitées, propres à ces réseaux.

    Le Text Mining

    Le traitement automatique de la langue (TAL ; en anglais natural language processing – NLP) et plus particulièrement le text mining font aujourd’hui partie intégrante de notre quotidien. Le moteur de recherche de Google, l’application Siri d’Apple ou l’assistant personnel intelligent Alexa d’Amazon sont autant d’exemples illustrant cette omniprésence. Pour chacun de ces programmes, la structuration de l’information est essentielle. Qu’il s’agisse d’extraire des dates ou des horaires dans des courriels pour planifier un évènement ou d’identifier les actions à effectuer à la suite d’une commande vocale, l’analyse du contenu est au coeur de ce type d’applications.

    Objectifs de la formation

    Cette école d'hiver a pour objectif d’initier les participant·es au text mining dans un cadre de veille sur les réseaux sociaux. Des techniques issues du machine learning, mais aussi des approches plus linguistiques seront abordées au travers d’objectifs concrets, tels que le profilage, l’extraction d’opinions et la détection de polarités. Ces différentes tâches seront réalisées à l’aide du langage de programmation Python, qui est un des langages de programmation de référence en data science. Le programme sera divisé en modules, qui mêleront à la fois théorie et pratique. L’ensemble offrira une chaîne de traitement complète en text mining.

    Prérequis

    Les participant·es devront posséder de bonnes connaissances en programmation en général. Des connaissances de base en Python peuvent être utiles. Une édition de notre formation d'initiation au langage Python sera proposée en janvier 2022 avant l'école d'hiver afin de la rendre accessible au plus grand nombre : informations disponibles sur le lien en bas de page.

    Lieu

    Louvain-la-Neuve : SOCRATE 031-032, Place Cardinal Mercier 10-12

    Public

    Accessible à tous moyennant inscription et paiement préalables.

    Tarif

    Membre UCLouvain ou chercheur d'une autre Université : 500€
    Personne externe à l'UCLouvain : 1250€
    Cette formation est agréée chèques-formation de la Région Wallonne.

    Horaire

    24-01-2022 de 09:00 à 17:30
    25-01-2022 de 09:00 à 17:30
    26-01-2022 de 09:00 à 17:30
    27-01-2022 de 09:00 à 17:30
    28-01-2022 de 09:00 à 17:30
     


    Plus d’infos et inscriptions sur https://sites.uclouvain.be/training/smcs/view.php?id=344&l=fr
     


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