Extraction et analyse des données LinkedIn

Aperçu

LinkedIn est un réseau social axé sur l'expérience professionnelle afin de générer des connexions et des relations entre des professionnels de différents domaines. Les professionnels peuvent fournir des compétences professionnelles et rechercher des emplois en se connectant avec des personnes du monde entier.

Par exemple, si vous souhaitez travailler dans le domaine de la science des données, vous pouvez vous connecter avec des entreprises et des personnes qui travaillent dans ce secteur, augmentant ainsi vos chances de décrocher un emploi. D'autre part, les entreprises peuvent rechercher des candidats en fonction du curriculum vitae et des compétences fournies par les utilisateurs.

En 2017, LinkedIn s'est imposé comme la plus grande plateforme d'affaires et un outil stratégique important tant pour les professionnels que pour les entreprises.

Programme

• Introduction au cours
Aperçu de LinkedIn en tant que plateforme
Importance des données LinkedIn pour les professionnels et les entreprises
Objectifs et résultats du cours
• Collecte de données LinkedIn
Comprendre la structure des données de LinkedIn
Considérations légales et éthiques
Outils et API pour la collecte de données
Extraction de données à l'aide de l'API LinkedIn
• Traitement et nettoyage des données
Gestion des formats et structures de données
Nettoyage et prétraitement des données LinkedIn
Gestion des données manquantes et des valeurs aberrantes
• Analyse des données LinkedIn
Analyse exploratoire des données (EDA)
Identification des tendances et des modèles dans les données
Visualisation des insights des données LinkedIn
• Techniques analytiques avancées
Analyse de réseau dans les données LinkedIn
Traitement du langage naturel (NLP) sur le contenu des profils
Modèles d'apprentissage automatique pour les systèmes de recommandation
• Applications et études de cas
Acquisition de talents et analyse du marché de l'emploi
Personal branding et insights de carrière
Études de cas industrielles
• Outils et technologie
Aperçu des outils de programmation : Python, R, etc.
Bibliothèques et frameworks pour l'exploration et l'analyse des données
Outils et techniques de visualisation
• Projet et évaluation
Proposition et développement du projet
Projet pratique : Extraction et analyse des données LinkedIn
Présentation finale et rapport
• Conclusion et perspectives d'avenir
Résumé des apprentissages clés
Tendances futures dans les données de LinkedIn et des réseaux professionnels
Opportunités pour un apprentissage et une recherche supplémentaires

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Enseigné par

Jones Granatyr and AI Expert Academy

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Sujets

Science des données