Python pour l'analyse des médias sociaux

Aperçu

Prêt à combiner la puissance de la science des données avec le marketing des réseaux sociaux et à devenir un atout inestimable pour toute entreprise ?

Programme

• Introduction à Python pour l'analyse des médias sociaux
Vue d'ensemble de Python et de ses applications dans les médias sociaux
Configuration de l'environnement Python
• Bases de la programmation en Python
Variables, types de données et opérations de base
Structures de contrôle : boucles et conditionnels
Fonctions et modules
• Collecte de données à partir des plateformes de médias sociaux
Utilisation des API pour collecter des données (Twitter, Facebook, Instagram)
Bases du web scraping avec BeautifulSoup et Scrapy
• Nettoyage et pré-traitement des données
Gestion des données manquantes et des doublons
Techniques de transformation des données
Travailler avec Pandas pour la manipulation des données
• Analyse exploratoire des données (EDA)
Comprendre la distribution des données : graphiques, histogrammes et diagrammes
Identifier les tendances et les modèles dans les données des médias sociaux
Visualiser les données avec Matplotlib et Seaborn
• Traitement du langage naturel (NLP) pour les médias sociaux
Bases du traitement de texte et tokenisation
Analyse de sentiment sur les publications des médias sociaux
Extraction de mots-clés et modélisation thématique
• Apprentissage automatique pour l'analyse des médias sociaux
Introduction aux concepts d'apprentissage automatique
Construire des modèles prédictifs pour les métriques d'engagement
Mise en œuvre de techniques de clustering pour la segmentation des utilisateurs
• Analyse des réseaux sociaux
Comprendre les structures des réseaux sociaux
Visualisation des réseaux et détection des communautés
Analyser l'impact des influenceurs à l'aide de métriques de réseau
• Automatisation et analyse en temps réel
Automatiser la collecte et l'analyse des données avec des scripts Python
Tableaux de bord en temps réel avec Streamlit ou Dash
Intégration avec les plateformes de médias sociaux pour des insights dynamiques
• Considérations éthiques et confidentialité des données
Compréhension des problèmes éthiques dans l'analyse des données des médias sociaux
Conformité aux lois et réglementations sur la confidentialité
• Projet final
Définir un problème réel impliquant des données de médias sociaux
Collecte de données, analyse, et présentation des insights

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