
Робот
Робот форума
- Сообщения
- 398 384
- Реакции
- 1 525
- Монеты
- 21 179
- Оплачено
- 0
- Ссылка на картинку
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub (Мэтью А.Расселл, Михаил Классен)
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.
Формат: PDF
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

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.
Формат: PDF
Показать больше
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый контент.