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Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Google, - GOOD
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- Brand
- Unbranded
- Book Title
- Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn,
- MPN
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- ISBN
- 9781491985045
- Publication Year
- 2019
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Publication Name
- Mining the Social Web : Data Mining Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram, Github, and more
- Item Height
- 1.1in
- Item Length
- 9.1in
- Publisher
- O'reilly Media, Incorporated
- Item Width
- 7in
- Item Weight
- 20.5 Oz
- Number of Pages
- 432 Pages
關於產品
Product Information
Mine the rich data tucked away in popular social websites such as Twitter, Facebook, LinkedIn, and Instagram. With the third edition of this popular guide, data scientists, analysts, and programmers will learn how to glean insights from social media--including who's connecting with whom, what they're talking about, and where they're located--using Python code examples, Jupyter notebooks, or Docker containers. In part one, each standalone chapter focuses on one aspect of the social landscape, including each of the major social sites, as well as web pages, blogs and feeds, mailboxes, GitHub, and a newly added chapter covering Instagram. Part two provides a cookbook with two dozen bite-size recipes for solving particular issues with Twitter. Get a straightforward synopsis of the social web landscape Use Docker to easily run each chapter's example code, packaged as a Jupyter notebook Adapt and contribute to the code's open source GitHub repository Learn how to employ best-in-class Python 3 tools to slice and dice the data you collect Apply advanced mining techniques such as TFIDF, cosine similarity, collocation analysis, clique detection, and image recognition Build beautiful data visualizations with Python and JavaScript toolkits
Product Identifiers
Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1491985046
ISBN-13
9781491985045
eBay Product ID (ePID)
237690225
Product Key Features
Publication Name
Mining the Social Web : Data Mining Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram, Github, and more
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Year
2019
Type
Textbook
Number of Pages
432 Pages
Dimensions
Item Length
9.1in
Item Height
1.1in
Item Width
7in
Item Weight
20.5 Oz
Additional Product Features
Lc Classification Number
Qa76.9.D343
Edition Number
3
Copyright Date
2017
Target Audience
Scholarly & Professional
Topic
Systems Architecture / Distributed Systems & Computing, Web / Social Media, Social Aspects / General, Databases / Data Mining
Lccn
2020-277838
Illustrated
Yes
Genre
Computers
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Washington, Pennsylvania, 美國
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排除：
俄羅斯聯邦, 利比亞, 委內瑞拉, 巴貝多, 新喀里多尼亞, 法屬圭亞那, 法屬玻里尼西亞, 烏克蘭, 瓜德羅普島, 留尼汪島, 馬提尼克島
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