Меню
Электронные Книги:
Журналы
Аудиокниги
- Фантастика,Фентази
- Любовный роман
- Остросюжетные
- Исусство и культура
- Техника
- Поэзия, стихи
- Детские книги
- Гуманитарные науки
- Здоровье, спорт
- Естественные науки
- Кулинария
- Научно-популярные
- История
- Фотография и видео
- Web-мастеру
- Компьютерная лит-ра
- Программирование
- Профессии
- Бизнес
- Военная тематика
- Аппаратура
- Психология
- Сад ,огород ,хозяйство
- Дом и семья
- Умелые руки
- Строительство, ремонт
- Живопись и рисование
- Дизайн и графика
- Учебные пособия
- Хобби и развлечения
- Эзотерика
- Разное
Журналы
- Развлекательные
- Кулинарные
- Спортивные
- О здоровье
- Рукоделие, сделай сам
- Строительство, дизайн
- Сад и дом
- Автомобили
- Технические
- Компьютеры
- Военные
- Бизнес
- Детям и родителям
- Гуманитарные
- Научно-популярные
- Фотография
Аудиокниги
Самое интересное
Мэтью Рассел, Михаил Классен - Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание (2020)
Категория: Компьютерная литература
Дата: 30 августа 2019 | Просмотров: 427
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
Купить/cкачать Мэтью Рассел, Михаил Классен - Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание (2020)
Уважаемые посетители, если вы хотите скачать Мэтью Рассел, Михаил Классен - Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание (2020) и не видите ссылок, то скорее всего наши партнёры(литрес) их не предоставили. Можем предложить купить данное издание.
Книги из категории Компьютерная литература:
Бонцанини Марко - Анализ социальных медиа на Python (2018) Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python. |
Эра Facebook. Как использовать возможности социальных сетей для развития ва ... Эта книга - пошаговое руководство по использованию Facebook (и других социальных сетей) для бизнеса. Она рассказывает о совершенно новых маркетинговых приемах, появившихся с развитием социальных сетей. О том, как использовать онлайновый нетворкинг дл ... Читать |
Силен Д., Мейсман А. - Основы Data Science и Big Data. Python и наука о дан ... Data Science – это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. |
Пол Дейтел, Харви Дейтел - Python: Искусственный интеллект, большие данные ... Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. |
Эндрю Кин - Ничего личного Когда в нашей жизни появился Интернет, миллионы людей на планете подумали, что он откроет всем мир колоссальных возможностей и что это величайший цивилизационный сдвиг со времен промышленной революции… Однако что мы знаем о темной стороне Сети? Кин р ... Читать |
Надежда Тэффи - О Дневнике (Аудиокнига) Летят года, меняется мир, дневники заменили Facebook, Twitter и Instagram, но сильно ли изменились люди? Решайте сами, прослушав юмористическую миниатюру, написанную в начале ХХ века, Надеждой Тэффи. |
Технологии анализа данных. Data Mining Visual Mining Text Mining OLAP Книга является вторым, обновленным и дополненным, изданием учебного пособия "Методы и модели анализа данных. OLAP и Data Mining". Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, ... Читать |
re...
Ты не поверишь!