шапка
Вторник, 17.09.2019, 11:20Вы вошли как Гость | Группа "Гости" | RSS Главная | | Мой профиль | Выход
Добро пожаловать на сайт для всех кто любит заниматься цифровой обработке фотографий.
На сайте Вы найдёте исходники для создания фотомонтажей, а так же авторские цифровые костюмы, календари рамки, виньетки, исходники в формате psd , всё для работыс фотошопом и ещё много-много полезного для создания фотомонтажей в фотошопе.
Милости просим!

Форма входа
Логин:
Пароль:
Меню сайта
Категории раздела
Новости
160 600 bob animate>
Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
информер
Пользователи, посетившие сайт за текущий день. lunar_elf
Друзья сайта
Фотомонтаж, рамки, календари,цифровые костюмы, виньетки
folk-healer.ru
welcomepartners
Поиск
Главная » 2019 » Август » 30 » Мэтью Рассел, Михаил Классен - Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание (2020)
18:25

Мэтью Рассел, Михаил Классен - Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание (2020)


В глубинах популярных социальных сетей — Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram — скрыты богатейшие залежи информации.

Из этого руководства 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.
С точки зрения анализа социальных сетей данные, которые Facebook хранит о людях, группах и продуктах, представляют очень большой интерес, потому что Facebook API предлагает невероятные возможности для получения информации (самый ценный товар в мире) и сбора ценных идей. С другой стороны, большие возможности накладывают большую ответственность, поэтому в Facebook реализован самый сложный онлайн-контроль конфиденциальности, который когда-либо видел мир, чтобы помочь защитить своих пользователей от посягательств.
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.

Название: Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание
Автор: Мэтью Рассел, Михаил Классен
Год: 2020
Жанр: программирование
Издательство: Питер
Язык: Русский

Формат: pdf
Качество: Отсканированные страницы + слой распознанного текста
Страниц: 466
Размер: 32 MB

Скачать Мэтью Рассел, Михаил Классен - Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание (2020)

Другие материалы по теме:
[10.04.2009][Рамки]
Рамка для фото - Фея Rosetta (0)
[22.05.2009][Рамки]
Свадебная рамочка с розами (0)
[22.10.2009][Рамки]
Рамочка для фотошопа - С любовью и нежностью! (0)
[10.11.2009][Рамки]
Рамка новогодняя (0)
Категория: скачать книги, журналы | Просмотров: 111 | Добавил: didl3 | Теги: компьютерная литература, LinkedIn, Извлечение информации из Facebook, instagram, Data Mining, 3-е издание, GitHub, Twitter, книга | Рейтинг: 0.0/0
загрузка...
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
А Вы знаете?

OZON.ru

ОНЛАЙН МЕГАМАРКЕТ

КНИГИ
ДЕТСКИЙ МИР
ЭЛЕКТРОНИКА
СОФТ И ИГРЫ
МУЗЫКА
ДОМ, САД, ЗООТОВАРЫ
СПОРТ И ОТДЫХ
САЛОН КРАСОТЫ
ОБУВЬ
АКСЕССУАРЫ И СУВЕНИРЫ
АНТИКВАРИАТ
ЮВЕЛИРНЫЕ ИЗДЕЛИЯ
%TITLE%
интересное
загрузка...
Облако тегов
счётчики
Рейтинг@Mail.ru PR-CY.ru Rambler's Top100 Рейтинг сайтов YandeG

обои на рабочий стол Рейтинг сайтов Культура / Искусство

Яндекс.Метрика

Copyright MyCorp © 2019