8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (32703)
Высшее образование
Естественные науки (2044)
Естественные науки
Общественные науки (2652)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (3668)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1203)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1111)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (386)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юриспруденция (2930)
Юриспруденция
Гуманитарные науки (5639)
Гуманитарные науки
Экономика. Экономические науки (5951)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (3143)
Образование. Педагогические науки
Здравоохранение (587)
Здравоохранение
Физическая культура и спорт (336)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (2108)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (34012)
Коллекции
Издательские коллекции (31571)
Издательские коллекции
Коллекции издательств Питер и БХВ (2950)
Коллекции издательств Питер и БХВ
Журналы (899)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е изд.

Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е изд. ISBN 978-5-4461-1246-3
ISBN 978-5-4461-1246-3
Авторы: 
Рассел Мэтью, Классен Михаил
Тип издания: 
Практическое издание
Издательство: 
Санкт-Петербург: Питер
Год: 
2020
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. 16+ (В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ.)

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Рассел Мэтью. Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е изд. - Санкт-Петербург : Питер, 2020. - 464 с. - ISBN 978-5-4461-1246-3. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/365266/reading (дата обращения: 25.10.2021). - Текст: электронный.