Об этом курсе
4.0
Оценки: 106
Рецензии: 26
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 14 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 3-6 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский...

Приобретаемые навыки

Python ProgrammingStatistical AnalysisSentiment AnalysisR Programming
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 14 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 3-6 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
3 ч. на завершение

Introduction to Data Analytics

In this first unit of the course, several concepts related to social media data and data analytics are introduced. We start by first discussing two kinds of data - structured and unstructured. Then look at how structured data, the primary focus of this course, is analyzed and what one could gain by doing such analysis. Finally, we briefly cover some of the visualizations for exploring and presenting data.Make sure to go through the material for this unit in the sequence it's provided. First, watch the four short videos, then take the practice test, followed by the two quizzes. Finally, read the documents about installation and configuration of Python and R. This is very important - before proceeding to the next units, make sure you have installed necessary tools, and also learned how to install new packages/libraries for them. The course expects students to have programming experience in Python and R....
Reading
4 видео (всего 33 мин.), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Video4 видео
Video-2: Structured vs. Unstructured Data10мин
Video-3: Analyzing Structured Data10мин
Video-4: Visualization of Data8мин
Reading4 материала для самостоятельного изучения
Anaconda Installation20мин
Python installation, configuration, and usage30мин
R installation30мин
R/RStudio Setup Guide (on Windows)20мин
Quiz2 практического упражнения
Quiz-115мин
Quiz-215мин
Неделя
2
Часов на завершение
4 ч. на завершение

Collecting and Extracting Social Media Data

In this unit we will see how to collect data from Twitter and YouTube. The unit will start with an introduction to Python programming. Then we will use a Python script, with a little editing, to extract data from Twitter. A similar exercise will then be done with YouTube. In both the cases, we will also see how to create developer accounts and what information to obtain to use the data collection APIs. Once again, make sure to go item-by-item in the order provided. Before beginning this unit, ensure that you have all the right tools (Python, R, Anaconda) ready and configured. The lessons depend on them and also your ability to install required packages....
Reading
4 видео (всего 47 мин.), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Video4 видео
Video-2: Introduction to Python Programming16мин
Video-3: Using Python to Extract Data from Twitter15мин
Video-4: Using Python to Extract Data from YouTube11мин
Reading6 материала для самостоятельного изучения
Errata: please read this first1мин
Python Packages Installation5мин
(Optional) Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis30мин
Script: twitter_search.pyмин
Twitter libraries10мин
Script: youtube_search.pyмин
Quiz2 практического упражнения
Python Programming Exercise2мин
YouTube data download using Python6мин
Неделя
3
Часов на завершение
4 ч. на завершение

Data Analysis, Visualization, and Exploration

In this unit, we will focus on analyzing and visualizing the data from various social media services. We will first use the data collected before from YouTube to do various statistics analyses such as correlation and regression. We will then introduce R - a platform for doing statistical analysis. Using R, then we will analyze a much larger dataset obtained from Yelp. Make sure you have covered the material in the previous units before proceeding with this. That means, having all the tools (Anaconda, Python, and R) as well as various packages installed. We will also need new packages this time, so make sure you know how to install them to your Python or R. If needed, please review some basic concepts in statistics - specifically, correlation and regression - before or during working on this unit....
Reading
4 видео (всего 87 мин.), 8 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Video4 видео
Video-2: Analyzing Social Media Data Using Python26мин
Video-3: Introduction to R26мин
Video-4: Social Media Data Analysis with R32мин
Reading8 материала для самостоятельного изучения
Script: twitter_process.pyмин
Data: iqsize.csvмин
R Installation Guide10мин
Installing R Packages5мин
Statistical Analysis with R10мин
Read this first2мин
Scripts for converting json to csv2мин
Data Visualization with ggplot2 (R) - Cheat Sheet10мин
Quiz1 практического упражнения
Statistical Analysis with Twitter Data6мин
Неделя
4
Часов на завершение
3 ч. на завершение

Case Studies

In the final unit of this course, we will work on two case studies - both using Twitter and focusing on unstructured data (in this case, text). The first case study will involve doing sentiment analysis with Python. The second case study will take us through basic text mining application using R. We wrap up the unit with a conclusion of what we did in this course and where to go next for further learning and exploration....
Reading
4 видео (всего 47 мин.), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Video4 видео
Video-2: Sentiment Analysis with Twitter Data21мин
Video-3: Text Mining of Twitter Data15мин
Video-4: Conclusion6мин
Reading4 материала для самостоятельного изучения
Script: twitter_sentiments.pyмин
NLTK10мин
Script: text_mining_twitter.rмин
An Introduction to Network Analysis with R and statnet10мин
Quiz1 практического упражнения
Sentiment Analysis with Twitter6мин

Преподавателя

Avatar

Chirag Shah

Associate Professor
Information and Computer Science

О Rutgers the State University of New Jersey

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.