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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298 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Data Presentation
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Interactive Data Visualization
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Analysis
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Social Network Analysis
- Catégorie : Quantitative Research
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : Regression Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous serez initié aux concepts clés des données des réseaux sociaux et de l'analytique des données. Vous apprendrez la différence entre les données structurées et non structurées, en mettant l'accent sur la façon dont les données structurées sont analysées et sur les informations qu'elles peuvent fournir. Le module présente également les visualisations de données courantes en cours d'utilisation pour explorer et présenter les données. Ce cours suppose une expérience préalable de la programmation en Python et en R.
Inclus
5 vidéos1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, vous apprendrez à collecter des données à partir de X et YouTube à l'aide de Python. Vous commencerez par une brève introduction à Python, puis travaillerez avec des scripts Python (avec des modifications mineures) pour extraire des données de chaque plateforme. Le module explique également comment créer des comptes de développeur et obtenir les informations d'identification requises pour accéder aux API des médias sociaux. Avant de commencer, assurez-vous que Python, R et Anaconda sont installés et correctement configurés, et que vous êtes à l'aise pour installer les paquets requis, car toutes les activités de ce module dépendent de ces outils.
Inclus
4 vidéos5 lectures3 devoirs
Dans ce module, vous analyserez et visualiserez des données de réseaux sociaux du monde réel provenant de YouTube et de Yelp. Vous commencerez par appliquer des méthodes statistiques telles que la corrélation et la régression à l'ensemble de données YouTube que vous avez déjà vu. Ensuite, vous serez initié à R, une puissante plateforme d'analyse statistique, que vous utiliserez pour examiner un ensemble de données beaucoup plus important provenant de Yelp. Pour réussir, assurez-vous que vos environnements Python et R sont entièrement configurés et que vous êtes prêt à installer les nouveaux packages requis pour ce module. Une révision rapide des concepts de corrélation et de régression est également recommandée avant de commencer.
Inclus
4 vidéos8 lectures2 devoirs2 sujets de discussion
Il est temps de mettre vos compétences à l'épreuve sur l'une des formes les plus courantes de données non structurées : le texte de X (anciennement Twitter). Dans ce module, vous réaliserez deux études de cas pratiques - tout d'abord, vous découvrirez les sentiments du public à l'aide de Python, et ensuite, vous explorerez les techniques d'exploration de texte avec R. Enfin, vous obtiendrez un résumé complet du cours et une feuille de route qui vous permettra d'utiliser vos nouvelles compétences par la suite.
Inclus
4 vidéos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Analyse des Données
Statut : PrévisualisationCoursera
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitEmory University
Statut : PrévisualisationIllinois Tech
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
52,34 %
- 4 stars
24,83 %
- 3 stars
12,75 %
- 2 stars
3,02 %
- 1 star
7,04 %
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Révisé le 5 juil. 2021
It was very interesting and very helpful to NLP students
Révisé le 2 janv. 2020
very useful course , willing to do such courses in future
Révisé le 16 nov. 2016
Interesting course, could have added a bit more on how to write basic scripts or more ways of social media analytics
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