Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

...
Ещё от "Book24":
  • nodiscount
  • Код номенклатуры

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.84
  • Рейтинг покупателей 3.47
  • Рейтинг экспертов 4.68
  • Качество материалов 4.49
  • Надежность 4.88
  • Простота в использовании 4.96
  • Ремонтопригодность 4.87
  • Эффективность выполнения своих функций 4.84
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.84
  • Безопасность для пользователя4.78
  • Внешний вид 4.76
  • Удобство в уходе и чистке 4.98
  • Экологическая безопасность 4.60
  • Гарантия на товар 4.99
  • Соответствие стандартам качества 4.86
  • Инновационные технологии 4.91
  • Хит продаж 4.84
  • Скорость морального устаревания 4.48
  • Энергоэффективность 4.86
  • Универсальность использования 4.42
  • Наличие дополнительных функций 4.90
  • Соотношение цена-качество 3.69
  • Практичность и удобство хранения 4.48
  • Стабильность работы в различных условиях 4.07
  • Возможность персонализации 4.02
  • Ликвидность 4.88
  • Индекс рекомендаций 3.99
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. .Прочитайте эту книгу, чтобы .- Узнать о современном ландшафте социальных сетей .- Научиться использовать Docker, чтобы легко оперировать кодами, приведенными в книге; .- Узнать, как адаптировать и поставлять код в открытый репозиторий GitHub; .- Научиться анализировать собираемые данные с использованием возможностей Python 3; .- Освоить продвинутые приемы анализа, такие как TFIDF, косинусное сходство, анализ словосочетаний, определение клика и распознавание образов; .- Узнать, как создавать красивые визуализации данных с помощью Python и JavaScript. .Мэтью Рассел (Matthew Russell) - директор Built Technologies, он возглавляет команду лидеров, работающую над улучшением нашего мира. Вне работы Мэтью рациональный индивидуалист, готовящийся к возможному зомби-апокалипсису. .Михаил Классен (Mikhail Klassen) - главный специалист по обработке и анализу данных в Paladin AI, стартапе, занимающемуся адаптивными технологиями обучения. Он увлекается проблемами искусственного интеллекта и анализом данных. Когда Михаил не занят на работе, он любит читать и путешествовать.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub продается в интернет-магазине Book24
Эксперт: Светлана М., персональный онлайн-шопер
Дата рецензии: 5 июля 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • Курьерской службой;
    • Самовывоз из пунктов выдачи;
    • Почтой России.

Оплата заказа

    • Наличными при получении;
    • Банковской картой;
    • Электронными деньгами Яндекс-Деньги; Webmoney, Qiwi
    • Наложенным платежом.
  • Наименование: ООО «Новый Книжный Центр»
  • ИНН: 7710422909

Предложения других продавцов

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории