Okładka książki DATA MINING EKSPLORACJA DANYCH W SIECIACH SPOŁECZNOŚCIOWYCH WYD. 3

DATA MINING EKSPLORACJA DANYCH W SIECIACH SPOŁECZNOŚCIOWYCH WYD. 3

Wydawca: Helion
wysyłka: niedostępny
ISBN: 978-83-283-5554-5
EAN: 9788328355545
oprawa: miękka
format: 240x170mm
język: polski
Seria: O'REILLY
liczba stron: 376
rok wydania: 2019
(0) Sprawdź recenzje
Wpisz e-mail, jeśli chcesz otrzymać powiadomienie o dostępności produktu
31% rabatu
47,37 zł
Cena detaliczna: 
69,00 zł
dodaj do schowka
koszty dostawy
Najniższa cena z ostatnich 30 dni: 43,92

Opis produktu

Internetu nie można rozważać wyłącznie jako tworu techniki. Powstanie tej sieci doprowadziło do rozwoju różnych zjawisk społecznych. Z tej perspektywy na szczególną uwagę zasługują media społecznościowe. Są źródłem informacji, które, właściwie spożytkowane, mogą przynieść niezły dochód. Mogą też dać odpowiedzi na wiele pytań zadawanych przez naukowców z różnych branż. Sama eksploracja tych danych przynosi sporo satysfakcji i radości. Zaskakujące przy tym jest to, że przygotowanie zestawu potrzebnych narzędzi i nauka posługiwania się nimi zabiera naprawdę niewiele czasu i nie wymaga specjalnych talentów! To trzecie, zaktualizowane wydanie popularnego podręcznika dla osób, które chcą zająć się wydobywaniem danych z sieci społecznościowych. Uwzględniono tu zmiany interfejsów API wprowadzone do poszczególnych platform i dodano rozdział o eksploracji Instagrama. Dowiesz się, jak dzięki danym z mediów społecznościowych określić sieć powiązań użytkowników, zorientować się, kto o czym mówi i gdzie się znajduje. Treść bogato zilustrowano przykładami kodu w Pythonie, a także plikami Jupyter Notebook lub kontenerów Dockera. Ciekawym elementem książki jest zbiór receptur dotyczących rozwiązywania konkretnych problemów z Twitterem. W tej książce między innymi: wprowadzenie do świata mediów społecznościowych przybliżenie bogactwa danych zawartych w mediach społecznościowych eksploracja danych za pomocą narzędzi Pythona 3 zaawansowane techniki eksploracji danych, w tym współczynniki TFIDF, podobieństwo kosinusów i rozpoznawanie obrazów tworzenie wizualizacji pozyskanych danych Jakie informacje dziś znajdziesz dzięki danym z Facebooka? O autorach Matthew Russell jest liderem technicznym. Wychowuje liderów i buduje zespoły, które rozwiązują trudne problemy. Pochodzi ze stanu Tennessee. Dr Mikhail Klassen jest głównym inżynierem danych w startupie Paladin AI. Pasjonat sztucznej inteligencji i nowych rozwiązań w dziedzinie nauki o danych. Stosuje w praktyce techniki eksploracji danych i uczenia maszynowego.
x
Oczekiwanie na odpowiedź
Dodano produkt do koszyka
Kontynuuj zakupy
Przejdź do koszyka
Uwaga!!!
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
TAK
NIE
Oczekiwanie na odpowiedź
Wybierz wariant produktu
Dodaj do koszyka
Anuluj