University of Washington

社交媒体数据分析

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University of Washington

社交媒体数据分析

Chirag Shah

位教师:Chirag Shah

48,587 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.1

(298 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
灵活的计划
1 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
85%
大多数学生喜欢此课程
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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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该课程共有4个模块

在本 Modulation 中,您将了解社交媒体数据和数据解析的关键概念。您将了解结构化数据和非结构化数据的区别,重点是如何分析结构化数据以及结构化数据能提供哪些见解。Modulation 还介绍了用于探索和展示数据的常用数据 Visualization。本课程假定您有 Python 和 R 的编程经验。

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料2个作业1个讨论话题

在本 Module 中,您将学习如何使用 Python 从 X 和 YouTube 收集数据。首先将简要介绍 Python,然后使用 Python 脚本(稍作编辑)从每个平台提取数据。本单元还包括如何创建开发者账户和获取访问社交媒体 API 所需的凭据。 在开始之前,请确保已安装并正确配置 Python、R 和 Anaconda,并且能够自如地安装所需的软件包,因为本单元中的所有活动都依赖于这些工具。

涵盖的内容

4个视频5篇阅读材料3个作业

在本 Modulation 中,您将对来自 YouTube 和 Yelp 的真实社交媒体数据进行分析和 Visualization。首先,您将把相关性和 Regression 等统计方法应用到已经看过的 YouTube 数据集。然后,将向您介绍 R,这是一个强大的统计分析平台,您将使用它来检查来自 Yelp 的更大数据集。要取得成功,请确保您的 Python 和 R 环境已完全配置,并已准备好安装本模块所需的新软件包。 在开始之前,还建议快速复习相关性和 Regression 概念。

涵盖的内容

4个视频8篇阅读材料2个作业2个讨论话题

是时候在最常见的非结构化数据形式之一:来自 X(原 Twitter)的文本上检验您的技能了。在本 Module 中,您将完成两个实际案例研究--首先,您将使用 Python 挖掘公众情绪;其次,您将使用 R 探索文本挖掘技术。最后,您将获得一份完整的课程总结和下一步学习新技能的路线图。

涵盖的内容

4个视频4篇阅读材料2个作业1个讨论话题

位教师

授课教师评分
4.2 (41个评价)
Chirag Shah
University of Washington
1 门课程 48,587 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

4.1

298 条评论

  • 5 stars

    52.34%

  • 4 stars

    24.83%

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  • 2 stars

    3.02%

  • 1 star

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PB
4

已于 Apr 15, 2017审阅

SB
5

已于 Jul 5, 2021审阅

VV
5

已于 Jan 2, 2020审阅

常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。