Разное




РазДЕЛЫ САЙТА

Боевики, детективы
Документалка
Драмы, триллеры
Исторические
Классическая эротика
Комедии
Мелодрамы
Мультяшки
Обучающее, познание
Приключения
Сказки, фэнтези
Старое, доброе
Ужасы
Фантастика
х х х х х х х х х
Блюз, джаз, соул
Инструментальная
Классическая
Клипы
Минусовки
Музыка игр и кино
Поп
Разная
Ретро
Рок, метал
Рэп, хип-хоп
Шансон
х х х х х х х х х
Автософт и навигация
Аудиокниги
Книги и журналы
Фото и видео, приколы



СЛучайные материалы

Поток. Адаптация к новой реальности (2020)
Поток. Адаптация к новой реальности (2020)

Технология приготовления мучных изделий
Технология приготовления мучных изделий

Nite Train with Thomasina Winslow  - Cat on a Mission  (2020)
Nite Train with Thomasina Winslow - Cat on a Mission (2020)

Камп П. - Скорочтение как запоминать больше, читая в 8 раз быстрее 6-е изд.
Камп П. - Скорочтение как запоминать больше, читая в 8 раз быстрее 6-е изд.

Конструируем роботов на ScratchDuino. Первые шаги
Конструируем роботов на ScratchDuino. Первые шаги


Главная » 2020 » Декабрь » 9 » Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

00:20

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;
- 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
Год: 2020
Автор: Мэтью Рассел, Михаил Классен
Издательство: Питер
Жанр: программирование, разработка, компьютерная литература
Количество страниц: 466
Формат: PDF, RTF
Язык: Русский
Размер: 126.54 Mb

Скачать Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub


Скачать: Книги и журналы | Теги: Компьютерная литература, программирование, разработка

Похожие материалы скачать бесплатно и без регистрации


К "Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub" пока нет комментариев, но Вы можете стать первым, кто его оставит!

Всего мнений: 0
Ищу на сайте

Случайный анекдот
Пpиходит гномик в аптеку и пpосит:
- Дайте мне, пожалуйста, таблэтку аспиpина...
- Вам ее завеpнуть?
- Hет, я ее так докачу...

Новое на сайте
Мастер проработки убеждений (2021) PCRec

Наша статистика

Присутствуют: 6
Неизвестных: 6
Знакомых: 0
Copyright by Anonimus © 2021