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
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
1 semaine à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
85%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Données non structurées
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Visualisation des données
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Recherche quantitative
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Programmation statistique
- Catégorie : Analyse des médias sociaux
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Présentation des données
- Catégorie : Exploration de texte
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Interface de programmation d'applications (API)
- Catégorie : Programmation Python
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : R Programmation
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Johns Hopkins University

Birla Institute of Technology & Science, Pilani
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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3,02 %
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SB
Révisé le 5 juil. 2021
It was very interesting and very helpful to NLP students
VV
Révisé le 2 janv. 2020
very useful course , willing to do such courses in future
RG
Révisé le 19 mai 2020
Give me the way to tackle data collection and analysis with Twitter, YouTube, and Yelp. It learns me to process and visualize of social media data.
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