![Ренат Шагабутдинов Магия таблиц. 100+ приемов ускорения работы в Excel (и немного в Google Таблицах)](/upload/resize_cache/iblock/0e3/288_236_1/b14ih0005g584bipa5u9crzgn3s2n8bh.jpg)
![](/upload/resize_cache/iblock/7c7/572_515_1/1qo560d8e9hzjh963e7ammzvtpjq6lnr.jpg)
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub
Аннотация
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.
Характеристики
- Год выпуска
- 2020
- Переплет
- обложка
- Тираж
- 1200
- Формат
- 70x100/16
- Количество страниц
- 464
Характеристики
- Год выпуска
- 2020
- Переплет
- обложка
- Тираж
- 1200
- Формат
- 70x100/16
- Количество страниц
- 464
Аннотация
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.