Résultats pour l'apprenant : Après avoir suivi ce cours, vous serez capable : - d'utiliser divers services d'interface de programmation d'applications (API) pour collecter des données à partir de différentes sources de médias sociaux telles que YouTube, Twitter et Flickr ; - de traiter les données collectées - principalement structurées - en utilisant des méthodes impliquant la corrélation, la régression et la classification pour obtenir des informations sur les sources et les personnes qui ont généré ces données ; - d'analyser des données non structurées - principalement des commentaires textuels - pour les sentiments qui y sont exprimés ; - d'utiliser différents outils pour collecter, analyser et explorer les données des médias sociaux à des fins de recherche et de développement. Exemple d'histoire d'apprenant : Analyste de données souhaitant exploiter les données des médias sociaux. Isabella est une analyste de données travaillant comme consultante pour une multinationale. Elle a de l'expérience dans l'utilisation d'outils d'analyse Web et de données marketing. Elle souhaite maintenant se lancer dans l'arène des médias sociaux, en essayant d'exploiter les vastes quantités de données disponibles sur les différents canaux de médias sociaux. Plus précisément, elle souhaite voir comment leurs clients, partenaires et concurrents perçoivent leurs produits/services et en parlent. Elle espère mettre en place un nouveau processus d'analyse des données qui intègre le traitement traditionnel des données à l'aide d'outils Web et de marketing, ainsi que des méthodes plus récentes d'utilisation des données des médias sociaux. Exemples d'emplois requérant ces compétences :
Analyse des données des médias sociaux
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(293 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Analyse des sentiments
- Catégorie : La programmation en R
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans cette première unité du cours, plusieurs concepts liés aux données des médias sociaux et à l'analyse des données sont introduits. Nous commencerons par discuter des deux types de données - structurées et non structurées. Nous verrons ensuite comment les données structurées, qui constituent l'objet principal de ce cours, sont analysées et ce que l'on peut tirer d'une telle analyse. Enfin, nous aborderons brièvement certaines visualisations permettant d'explorer et de présenter les données.Veillez à parcourir le matériel de cette unité dans l'ordre indiqué. Regardez d'abord les quatre courtes vidéos, puis faites le test pratique, suivi des deux quiz. Enfin, lisez les documents relatifs à l'installation et à la configuration de Python et de R. Ceci est très important - avant de passer aux unités suivantes, assurez-vous que vous avez installé les outils nécessaires et que vous avez appris à installer de nouveaux paquets/bibliothèques pour ces outils. Le cours s'attend à ce que les étudiants aient une expérience de la programmation en Python et R.
Inclus
4 vidéos4 lectures2 quizzes1 sujet de discussion
Dans cette unité, nous verrons comment collecter des données à partir de Twitter et de YouTube. L'unité commencera par une introduction à la programmation Python. Nous utiliserons ensuite un script Python, avec quelques modifications, pour extraire des données de Twitter. Un exercice similaire sera ensuite réalisé avec YouTube. Dans les deux cas, nous verrons également comment créer des comptes de développeur et quelles informations obtenir pour utiliser les API de collecte de données. Une fois de plus, assurez-vous de suivre les points dans l'ordre indiqué. Avant de commencer cette unité, assurez-vous que vous avez tous les bons outils (Python, R, Anaconda) prêts et configurés. Les leçons dépendent de ces outils et de votre capacité à installer les paquets nécessaires.
Inclus
4 vidéos6 lectures2 quizzes1 évaluation par les pairs
Dans cette unité, nous nous concentrerons sur l'analyse et la visualisation des données provenant de divers services de médias sociaux. Nous utiliserons d'abord les données collectées précédemment sur YouTube pour effectuer diverses analyses statistiques telles que la corrélation et la régression. Nous vous présenterons ensuite R, une plateforme permettant d'effectuer des analyses statistiques. À l'aide de R, nous analyserons un ensemble de données beaucoup plus important provenant de Yelp. Assurez-vous d'avoir couvert la matière des unités précédentes avant de poursuivre. Cela signifie que tous les outils (Anaconda, Python et R) ainsi que les différents paquets doivent être installés. Nous aurons également besoin de nouveaux paquets cette fois-ci, alors assurez-vous de savoir comment les installer sur votre Python ou votre R. Si nécessaire, révisez quelques concepts de base en statistiques - en particulier, la corrélation et la régression - avant ou pendant que vous travaillez sur cette unité.
Inclus
4 vidéos8 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs2 sujets de discussion
Dans la dernière unité de ce cours, nous travaillerons sur deux études de cas - toutes deux utilisant Twitter et se concentrant sur des données non structurées (dans ce cas, du texte). La première étude de cas portera sur l'analyse des sentiments avec Python. La seconde étude de cas nous amènera à travailler sur une application basique de text mining en utilisant R. Nous terminerons l'unité par une conclusion sur ce que nous avons fait dans ce cours et sur les prochaines étapes d'apprentissage et d'exploration.
Inclus
4 vidéos4 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
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