Les cours de formation TextBlob en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser TextBlob pour mettre en œuvre et simplifier les tâches NLP, telles que l'analyse des sentiments, les corrections orthographiques, la modélisation de la classification des textes, etc.
La formation TextBlob est disponible sous forme de "formation en ligne" ou de "formation sur site". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Montréal ou dans les centres de formation de NobleProg Montréal.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Montreal - René Lévesque
1250 Boulevard René Lévesque Ouest, Montréal, Canada, H3B 4W8
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant un transport rapide et facile à travers la ville et au-delà.
Montreal - University Street
2001 Blvd. Robert Bourassa, Montreal, canada, H3A 2A6
Le Centre de la rue University occupe un immeuble de bureaux au cœur du quartier des affaires de Montréal. Il est niché parmi les nombreux gratte-ciels du centre-ville de Montréal et bénéficie d'une connexion directe au plus grand complexe souterrain du monde.
Cette formation en Montréal (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser TextBlob pour mettre en œuvre et simplifier les tâches de NLP, telles que l'analyse des sentiments, les corrections orthographiques, la modélisation de la classification des textes, etc.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à mettre en œuvre des tâches de TAL avec TextBlob.
Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de TextBlob.
Apprendre à construire des systèmes de classification de textes en utilisant TextBlob.
Exécuter des tâches NLP courantes (tokenisation, WordNet, analyse des sentiments, correction orthographique, etc.)
Exécuter des implémentations avancées avec des API simples et quelques lignes de code.
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