В недрах популярных социальных сетей — Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram — скрыты богатейшие залежи информации. Из этой книги исследователи, аналитики и разработчики узнают, как извлекать эти уникальные данные, используя код на Python, Jupyter Notebook или контейнеры Docker.Сначала вы познакомитесь с функционалом самых популярных социальных сетей (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), веб-страниц, блогов и лент, электронной почты и GitHub. Затем приступите к анализу данных на примере Twitter.Прочитайте эту книгу, чтобы• Узнать о современном ландшафте социальных сетей• Научиться использовать Docker, чтобы легко оперировать кодами, приведенными в книге;• Узнать, как адаптировать и поставлять код в открытый репозиторий GitHub;• Научиться анализировать собираемые данные с использованием возможностей Python 3;• Освоить продвинутые приемы анализа, такие как TFIDF, косинусное сходство, анализ словосочетаний, определение клика и распознавание образов;• Узнать, как создавать красивые визуализации данных с помощью Python и JavaScript.Мэтью Рассел (Matthew Russell) — директор Built Technologies, он возглавляет команду лидеров, работающую над улучшением нашего мира. Вне работы Мэтью рациональный индивидуалист, готовящийся к возможному зомби-апокалипсису.Михаил Классен (Mikhail Klassen) — главный специалист по обработке и анализу данных в Paladin AI, стартапе, занимающемуся адаптивными технологиями обучения. Он увлекается проблемами искусственного интеллекта и анализом данных. Когда Михаил не занят на работе, он любит читать и путешествовать.
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub
Искусство и искусствоведениеАнализ информации из социальных сетей
$0.00
Нет в наличии
Вес | 24 унция |
---|---|
Габариты | 8.5 × 5.7 × 1.0 дюйм |
Формат | 70×100/16 |
Издательство | |
Серия | |
Переплет | Мягкий переплет |
Автор | |
Стандарт | 8 |
Дата получения | 30.09.2019 |
Год выпуска | |
Количество страниц | 464 |
SKU | 9160890 |
Формат, мм | 165x233x21 |
Тираж | 1200 |