В глубинах популярных социальных сетей — Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram — скрыты богатейшие залежи информации. Из этого руководства 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.
С точки зрения анализа социальных сетей данные, которые Facebook хранит о людях, группах и продуктах, представляют очень большой интерес, потому что Facebook API предлагает невероятные возможности для получения информации (самый ценный товар в мире) и сбора ценных идей. С другой стороны, большие возможности накладывают большую ответственность, поэтому в Facebook реализован самый сложный онлайн-контроль конфиденциальности, который когда-либо видел мир, чтобы помочь защитить своих пользователей от посягательств.
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.

Название: Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание
Автор: Мэтью Рассел, Михаил Классен
Год: 2020
Жанр: программирование
Издательство: Питер
Язык: Русский

Формат: pdf
Качество: Отсканированные страницы + слой распознанного текста
Страниц: 466
Размер: 32 MB