Descripción
Extraiga los ricos datos ocultos en sitios web sociales populares como Twitter, Facebook, LinkedIn e Instagram. Con la tercera edición de esta popular guía, científicos de datos, analistas y programadores aprenderán a obtener información de las redes sociales, incluyendo quién se conecta con quién, de qué hablan y dónde se encuentran, utilizando ejemplos de código Python, cuadernos Jupyter o contenedores Docker.
En la primera parte, cada capítulo independiente se centra en un aspecto del panorama social, incluyendo cada uno de los principales sitios sociales, así como páginas web, blogs y feeds, buzones de correo, GitHub y un capítulo recientemente añadido que cubre Instagram. La segunda parte ofrece un recetario con dos docenas de recetas concisas para resolver problemas particulares con Twitter.
- Obtenga una sinopsis directa del panorama de la web social
- Use Docker para ejecutar fácilmente el código de ejemplo de cada capítulo, empaquetado como un cuaderno Jupyter
- Adapte y contribuya al repositorio de GitHub de código abierto del código
- Aprenda a emplear las mejores herramientas de Python 3 para analizar y procesar los datos que recopila
- Aplique técnicas avanzadas de minería como TFIDF, similitud de coseno, análisis de colocación, detección de clics y reconocimiento de imágenes
- Construya hermosas visualizaciones de datos con Python y herramientas de JavaScript
Autor: Matthew A. Russell, Mikhail Klassen
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 29/01/2019
Páginas: 428
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.50 lbs
Tamaño: 9.10h x 7.00w x 0.80d
ISBN13: 9781491985045
ISBN10: 1491985046
Categorías BISAC:
- Informática | Internet | Redes Sociales
- Informática | Aspectos Sociales
- Informática | Desarrollo de Software e Ingeniería | General
Sobre el autor
Matthew Russell (@ptwobrussell) es el Director de Tecnología de Built Technologies, donde lidera un equipo de líderes en una misión para mejorar la forma en que se construye el mundo. Fuera del trabajo, contempla la realidad última, practica el individualismo robusto y se entrena para las posibilidades de un apocalipsis zombi o robot.
Mikhail Klassen es el Científico Jefe de Datos en Paladin AI, una startup que crea tecnologías de entrenamiento adaptativas. Tiene un doctorado en astrofísica computacional de la Universidad McMaster y una licenciatura en física aplicada de la Universidad de Columbia. Mikhail es un apasionado de la inteligencia artificial y de cómo las herramientas de la ciencia de datos pueden usarse para el bien. Cuando no está trabajando en una startup, suele estar leyendo o viajando.