Data mining. Виймання інформації з Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

У надрах популярних соціальних мереж — Twitter, Facebook, LinkedIn і Instagram — приховані найбагатші заліжі інформації. З цієї книги дослідники, аналітики та розробники дізнаються, як витягувати ці унікальні дані, використовуючи код на Python, Jupyter Notebook або контейнери Docker.
Спочатку ви познайомитеся з функціоналом найпопулярніших соціальних мереж (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), вебсторінок, блогів і стрічок, електронної пошти та GitHub. Потім беріться до аналізу даних на прикладі Twitter.
няти цю книгу, щоб
• Дізнатися про сучасний ландшафт соціальних мереж
• Навчитися використовувати Docker, щоб легко оперувати кодами, наведених у книзі;
• Дізнатися, як адаптувати та постачати код у відкритий репозитор GitHub;
• Навчитися аналізувати з'житі дані з використанням можливостей Python 3;
• Опанувати просунуті прийоми аналізу, як-от TFIDF, косинусна схожість, аналіз словосполучень, визначення кліка та розпізнавання образів;
• Дізнатися, як створювати гарні візуалізації даних за допомогою Python і JavaScript.
Метрі Рассел (Matthew Russell) — директор Built Technologies, він очолює команду лідерів, що працює над поліпшенням нашого світу. Поза роботою Метью раціональний індивідуаліст, готовий до можливого зомбі-апокаліпсису.
Михайло Класен (Mikhail Klassen) — головний фахівець з оброблення та аналізу даних у Paladin AI, стартапі, що займається адаптивними технологіями навчання. Він захоплюється проблемами штучного інтелекту та аналізом даних. Коли Михайло не зайнятий на роботі, він любить читати й подорожувати.