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.
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.

Об авторах:
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.