Анализ социальных медиа на Python
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Наука и технологии
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Контакты
   

  Опросы
1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 7872
Комментарии: 0
Потоковая обработка данных

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 6185
Комментарии: 0
Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 6316
Комментарии: 0
Конкурентное программирование на SCALA

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 4124
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 4778
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Анализ социальных медиа на Python

Статьи / Анализ социальных медиа на Python

Автор: Журнал «Системный администратор»

Анализ данных является важным направлением информационных технологий. Одним из наиболее эффективных инструментов обработки данных является язык программирования Python. Эта книга адресована читателям, знакомым сосновами программирования на языке Python и желающим использовать общедоступные интерфейсы прикладного программирования для сбора и статистического анализа данных из социально-медийных платформ.

Анализ социальных медиа на Python
  • Автор: Марко Бонцанини
  • Издательство: ДМК Пресс
  • Год издания: 2017
  • Количество страниц: 288
  • ISBN: 978-5-97060-574-5
  • Цена: 799 руб.

В книге рассматривается, как с помощью научного инструментария, реализованного средствами Python, получать и анализировать данные из наиболее популярных социальных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др. В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети «ВКонтакте». При этом в книге также рассматриваются платформы, предлагающие API для доступа к своим данным.

Приведенные в книге практические примеры позволят читателю создавать свои собственные аналитические проекты на основе данных из соцсетей.

В книге предоставлены данные о видеоматериалах из YouTube, проектах с открытым исходным кодом из GitHub. Всемирная паутина полна возможностей с точки зрения анализа текстов, и эта книга покажет, как взаимодействовать сразличными источниками данных, такими как WordPress.com API, Blogger API, каналы RSS и Wikipedia API. На основе текстовых данных формализуются и расширяются основные понятия обработки естественного языка, кратко упоминаемые на протяжении всей книги. Читателю на специальных примерах будет продемонстрирована процедура извлечения ссылок на сущности из произвольного текста.

В целом книга предназначена для специалистов по анализу данных, а также будет полезна всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей.

Комментарии отсутствуют

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru