МЕНЮ
ПОПУЛЯРНЫЕ СТАТЬИ
» Higrade - Deaf Stuff (2024)
» Noise Generation - Molos (2024)
» Safe Miami 2024 (Selected By The Deepshakerz) (2024)
» Mascalito - Lab Creatures (2024)
» Avalanche Kaito - Talitakum (2024)
» Driftmoon - Twisted Lullaby (2024)
» Undead Ronin - God Vessel II (2024)
» Alberto Adami - Survive The Drop (2024)
» Neik & Dief - Artificial Mind (2024)
» Words X Chuck Chan - Dieselnoi: The Sky Piercing Knee ( ...
» Noise Generation - Molos (2024)
» Safe Miami 2024 (Selected By The Deepshakerz) (2024)
» Mascalito - Lab Creatures (2024)
» Avalanche Kaito - Talitakum (2024)
» Driftmoon - Twisted Lullaby (2024)
» Undead Ronin - God Vessel II (2024)
» Alberto Adami - Survive The Drop (2024)
» Neik & Dief - Artificial Mind (2024)
» Words X Chuck Chan - Dieselnoi: The Sky Piercing Knee ( ...
Реклама
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
Скачать Мэтью Рассел, Михаил Классен - Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание (2020)
Наш сайт не предоставляет ссылки на скачивание |
Наш сайт не предоставляет ссылки на скачивание |
Наш сайт не предоставляет ссылки на скачивание |
Коментариев: 0 | Просмотров: 132 |
Ключевые теги: книга, компьютерная литература, Data Mining, Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub, 3-е издание
Другие новости по теме:
Бонцанини Марко - Анализ социальных медиа на Python (2018) TweetDeck 0.37.6 Portable Postbox 3.0.3 Portable Силен Д., Мейсман А. - Основы Data Science и Big Data. Python и наука о дан ... Пол Дейтел, Харви Дейтел - Python: Искусственный интеллект, большие данные ...
Напечатать Комментарии (0)
Другие новости по теме:
Напечатать Комментарии (0)
ТЕГИ
2023, 2024, Album, Chillout, Club, dance, Deep House, Downtempo, electro, Electronic, EP, House, Lounge, Metal, Minimal, mp3, Music, Pop, Progressive, Radioshow, Rap, Rock, Single, Singles, Tech House, Techno, trance, Uplifting Trance, VA, VA-Album, Web, книги, литература, мп3, Музыка, отечественная, Скачать, софт, фантастика, фэнтези
Показать все теги
Показать все теги
КАЛЕНДАРЬ
ДРУЗЬЯ САЙТА
Новости
СЧЕТЧИКИ