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Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de la modélisation thématique et du traitement du langage naturel, 65 % des projets NLP produisent des analyses biaisées ou inutiles, gaspillant en moyenne 200 heures par initiative.
Une entreprise perd ainsi 120 000 € annuels en ressources inefficaces et retards, avec 40 % des data scientists confrontés à des échecs récurrents.
Cette lacune expose à une perte de 30 % de compétitivité en IA, menaçant postes et croissance business.
Chaque trimestre sans expertise approfondie amplifie les risques d'obsolescence face aux concurrents agiles.
La formation Gensim : Maîtriser la Modélisation de Thèmes et le Traitement du Langage est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.
Pour garantir la qualité de la formation Gensim : Maîtriser la Modélisation de Thèmes et le Traitement du Langage, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Gensim : Maîtriser la Modélisation de Thèmes et le Traitement du Langage s'effectue à travers :
Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Présentation du NLP, panorama des méthodes de modélisation thématique, installation de Gensim, première exploration de la bibliothèque. Prétraitement de texte : nettoyage, tokenisation, élimination des stop-words, lemmatisation. Création de corpus et dictionnaires adaptés aux modèles Gensim.
Définition et implémentation des modèles LDA et LSI. Paramétrage, entraînement et évaluation des modèles. Extraction et interprétation des thèmes. Visualisation interactive avec pyLDAvis. Personnalisation des corpus et tuning des hyperparamètres. Études de cas réels.
Compréhension des word embeddings et des modèles Word2Vec dans Gensim. Entraînement et usage des vecteurs sémantiques. Similarité de textes, utilisation avancée des modèles, intégration de Gensim avec Pandas et scikit-learn. Gestion des textes volumineux et automatisation. Conseils pour déployer des solutions en production.
Public
Data scientists, analystes, développeurs, chercheurs ou professionnels du traitement automatique du langage naturel souhaitant appliquer des méthodes de modélisation thématique
Prérequis
Connaissances de base en Python et notions élémentaires de traitement de texte
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