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:
- [NFE] Внедрение Cisco SD-WAN (Viptela) . Базовый курс (2024)
- [Udemy] Живой баг-баунти и этический хакинг 2025 (2024)
- [Stepik] Python - Модуль 3 (Библиотеки и файлы) (2024)
- [IT Start] Создание телеграм-ботов на Python с фреймворком Aiogram 3 (2024)
- [Андрей Коптелов] Корпоративная архитектура на основе TOGAF