Автор: [Мэтью Рассел]
Название: Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

В недрах популярных социальных сетей - Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram - скрыты богатейшие залежи информации. Из этой книги 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.
Подробнее:
Скачать:
Название: Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

В недрах популярных социальных сетей - Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram - скрыты богатейшие залежи информации. Из этой книги 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.
Подробнее:
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Архэ] Компьютерная лингвистика. Основные задачи компьютерной лингвистики и подходы к их решению
- [Архэ] Компьютерная лингвистика. Оценка качества в компьютерной лингвистике
- [Екатерина Юсупова] Герпес вирус. Обучающий проект (2024)
- [Stepik] Разработка мобильных и PC приложений на Python. Фреймворк Kivy (2024)
- [Павел Монахов] Системное администрирование Linux (2024)