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Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
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Discover how design thinking training programs in March 2026 will equip innovation teams with cutting-edge skills for problem-solving, collaboration, and breakthrough creativity in a rapidly evolving business landscape.
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Don't let this gap widen
Sans maîtrise de Gensim pour l'extraction de thèmes et la modélisation de corpus, vos projets NLP échouent à exploiter 80% des données textuelles non structurées, sources d'insights cruciaux.
Une équipe perd en moyenne 200 heures par projet en implémentations manuelles inefficaces, soit 15 000 € de coûts cachés en productivité gaspillée.
65% des échecs en analyse sémantique sont liés à une modélisation défaillante, compromettant les décisions business et exposant l'entreprise à une perte de parts de marché estimée à 20-30%.
Chaque trimestre sans ces compétences agiles risque votre avancement face à des data scientists maîtrisant l'outil.
The Maîtriser Gensim pour le Traitement Automatique du Langage : De l’Extraction de Thèmes à la Modélisation de Corpus training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Maîtriser Gensim pour le Traitement Automatique du Langage : De l’Extraction de Thèmes à la Modélisation de Corpus training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Maîtriser Gensim pour le Traitement Automatique du Langage : De l’Extraction de Thèmes à la Modélisation de Corpus training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Présentation de Gensim, installation, overview des principaux modules. Nettoyage, tokenisation, lemmatisation et vectorisation du texte en Python. Création de corpus et dictionnaire avec Gensim.
Théorie sur le topic modeling, différences LDA et LSI, implémentation de la modélisation de sujets avec Gensim sur un jeu de données réel. Visualisation et interprétation des résultats. Optimisation des paramètres et gestion du surapprentissage.
Présentation de Word2Vec et Doc2Vec, entraînement et utilisation pour la détection de similarité dans des documents. Combiner Gensim avec Pandas et scikit-learn. Construction d’un pipeline complet NLP automatisé. Étude de cas et projet pratique.
Target audience
Développeurs, analystes de données, data scientists, ingénieurs souhaitant intégrer le traitement du langage naturel (NLP) dans leurs projets Python
Prerequisites
Bonne connaissance de Python, notions de base sur le traitement de texte, connaissance des dataframes (Pandas)
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