Ocena:
Książka oferuje solidne wprowadzenie do eksploracji danych w mediach społecznościowych, zapewniając jasne, uporządkowane wskazówki dla osób z minimalnym doświadczeniem programistycznym. Zawiera praktyczne ćwiczenia i obejmuje ważne umiejętności, takie jak przetwarzanie danych i wizualizacja. Niektórzy czytelnicy stwierdzili jednak, że brakuje w niej szczegółowych instrukcji dotyczących niektórych konfiguracji, doświadczyli frustracji związanych z implementacją kodu i napotkali błędy typograficzne.
Zalety:⬤ Dobrze skonstruowany i przejrzysty
⬤ świetne wprowadzenie dla początkujących
⬤ pouczające i praktyczne ćwiczenia
⬤ dobry do nauki eksploracji danych i analizy mediów społecznościowych
⬤ pomaga czytelnikom przejść powiązane kursy
⬤ obejmuje zarówno skryptowanie, jak i analizę.
⬤ Brak szczegółowych instrukcji dotyczących niektórych ustawień technicznych
⬤ niektóre kody były mylące i frustrujące w implementacji
⬤ obecność literówek
⬤ mogłaby skorzystać z rozszerzonej sekcji dotyczącej początkowego skryptowania.
(na podstawie 11 opinii czytelników)
Mining Social Media: Finding Stories in Internet Data
Starszy reporter BuzzFeed News Lam Thuy Vo wyjaśnia, jak wydobywać, przetwarzać i analizować dane z sieci społecznościowej w znaczący sposób za pomocą języka programowania Python.
Czy fałszywe konta na Twitterze pomogły w wyborach prezydenckich? Co archiwa Facebooka i Reddita mogą nam powiedzieć o ludzkich zachowaniach? W Mining Social Media starszy reporter BuzzFeed Lam Thuy Vo pokazuje, jak używać Pythona i kluczowych narzędzi do analizy danych, aby znaleźć historie ukryte w mediach społecznościowych.
Niezależnie od tego, czy jesteś profesjonalnym dziennikarzem, badaczem akademickim, czy badaczem obywatelskim, dowiesz się, jak korzystać z narzędzi technicznych do gromadzenia i analizowania danych ze źródeł mediów społecznościowych w celu tworzenia atrakcyjnych, opartych na danych historii.
Dowiedz się, jak:
- Pisać skrypty w języku Python i korzystać z interfejsów API do gromadzenia danych z sieci społecznościowej.
Pobierać archiwa danych i przekopywać się przez nie w poszukiwaniu spostrzeżeń.
Sprawdzać kod HTML pobrany ze stron internetowych w poszukiwaniu przydatnych treści.
Formatowanie, agregowanie, sortowanie i filtrowanie zebranych danych przy użyciu Arkuszy Google.
- Twórz wizualizacje danych, aby zilustrować swoje odkrycia.
- Przeprowadzanie zaawansowanej analizy danych przy użyciu języka Python, notatników Jupyter i biblioteki pandas.
Zastosuj zdobytą wiedzę do własnych badań.
Media społecznościowe są wypełnione tysiącami ukrytych historii, które tylko czekają na opowiedzenie. Naucz się korzystać z narzędzi do wyszukiwania danych, których używają profesjonaliści, aby tworzyć własne historie oparte na danych.