Analyse de texte et TALN pratiques en R

Une grande partie des données mondiales existe sous forme de texte non structuré, des publications sur les réseaux sociaux aux avis clients. Apprendre à analyser ce texte est une compétence essentielle pour les data scientists modernes. Ce cours vous enseigne comment transformer du texte brut en informations exploitables en utilisant R. Vous commencerez par les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel (TALN) et de l'analyse de texte, puis vous passerez à des techniques pratiques pour importer, nettoyer et analyser des données non structurées. À la fin de ce cours, vous serez capable d'effectuer une analyse de sentiments, de construire des modèles de texte prédictifs et d'extraire du sens des flux en ligne en utilisant des packages R modernes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts clés du traitement du langage naturel et des flux de travail d'analyse de texte - Nettoyer et prétraiter des données textuelles brutes en utilisant des packages R modernes comme tidytext et stringr - Effectuer une analyse exploratoire des données et une analyse de sentiments sur du texte non structuré - Extraire des données textuelles de pages Web et de sources en ligne en utilisant des techniques de scraping modernes - Construire et évaluer des modèles prédictifs d'apprentissage automatique pour la classification de texte en R - Appliquer la tokenisation, l'analyse de fréquence des termes et la modélisation thématique pour découvrir des modèles cachés Le cours commence par des définitions fondamentales et une terminologie clé avant de passer à la manipulation de texte pratique. Vous progresserez ensuite à travers des scénarios réels, y compris le web scraping, l'analyse de sentiments et la modélisation prédictive. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données et en programmation R qui souhaitent élargir leurs compétences en TALN. Aucune expérience préalable en analyse de texte n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec la syntaxe R soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance des données textuelles non structurées.