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Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram, Github, and More - Tapa blanda
Sinopsis
Mine the rich data tucked away in popular social websites such as Twitter, Facebook, LinkedIn, and Instagram. With the third edition of this popular guide, data scientists, analysts, and programmers will learn how to glean insights from social media--including who's connecting with whom, what they're talking about, and where they're located--using Python code examples, Jupyter notebooks, or Docker containers.
In part one, each standalone chapter focuses on one aspect of the social landscape, including each of the major social sites, as well as web pages, blogs and feeds, mailboxes, GitHub, and a newly added chapter covering Instagram. Part two provides a cookbook with two dozen bite-size recipes for solving particular issues with Twitter.
- Get a straightforward synopsis of the social web landscape
- Use Docker to easily run each chapter's example code, packaged as a Jupyter notebook
- Adapt and contribute to the code's open source GitHub repository
- Learn how to employ best-in-class Python 3 tools to slice and dice the data you collect
- Apply advanced mining techniques such as TFIDF, cosine similarity, collocation analysis, clique detection, and image recognition
- Build beautiful data visualizations with Python and JavaScript toolkits
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Acerca del autor
Matthew Russell, Chief Technology Officer at Digital Reasoning, Principal at Zaffra, and author of several books on technology including Mining the Social Web (O'Reilly, 2013), now in its second edition. He is passionate about open source software development, data mining, and creating technology to amplify human intelligence. Matthew studied computer science and jumped out of airplanes at the United States Air Force Academy. When not solving hard problems, he enjoys practicing Bikram Hot Yoga, CrossFitting and participating in triathlons. Mikhail Klassen is co-founder and Chief Data Scientist at Paladin:Paradigm, an aerospace analytics startup based in Montreal.His PhD research work was in large-scale numerical simulations of star formation, where he implemented a novel radiative transfer technique that led to more accurate models of the birth environments of high-mass stars.
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- EditorialO'Reilly Media
- Año de publicación2019
- ISBN 10 1491985046
- ISBN 13 9781491985045
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición3
- Número de páginas426
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Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram, Github, and More
Publicado por
O'Reilly Media, 2019
ISBN 10: 1491985046
ISBN 13: 9781491985045
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Mining the Social Web : Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub, and More
Publicado por
O'Reilly Media, Incorporated, 2019
ISBN 10: 1491985046
ISBN 13: 9781491985045
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Mining the Social Web : Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub, and More
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O'Reilly Media, Incorporated, 2019
ISBN 10: 1491985046
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Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram, Github, and More
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O'Reilly Media, 2019
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Mining the Social Web
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Mining the Social Web
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O'Reilly Media, 2019
ISBN 10: 1491985046
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Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Google+, GitHub, and More
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O'Reilly Media, 2019
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Mining the Social Web, 3e
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Mining the Social Web, 3e: Data Mining Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram, Github, and More
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MINING THE SOCIAL WEB
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