Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub
Третье издание практического руководства по извлечению и анализу данных из популярных социальных сетей и онлайн-платформ. Книга показывает, как исследователи, аналитики и разработчики могут получать ценную информацию из Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram, GitHub, веб-страниц, блогов и электронной почты.
Основное внимание уделяется практическим методам data mining с использованием Python, Jupyter Notebook и Docker. Авторы демонстрируют, как работать с API социальных сетей, извлекать структурированные данные и применять современные методы анализа для решения реальных задач.
В первой части книги представлен подробный экскурс по каждой платформе с конкретными примерами анализа. Вторая часть полностью посвящена Twitter и содержит сборник рецептов для работы с этой социальной сетью. Третья часть включает приложения с технической информацией о виртуальной машине, основах OAuth и советами по работе с Python и Jupyter Notebook.
Книга охватывает широкий спектр тем: от анализа социальных графов и компьютерного зрения до обработки естественного языка и анализа сотрудничества в разработке ПО. Издание будет полезно как начинающим специалистам в области data science, так и опытным аналитикам, желающим расширить свои навыки работы с социальными данными.
