Перейти к основному содержимому

Course

Analyzing Social Media Data in Python

СреднийУровень мастерства

Обновлено 01.2026

In this course, you'll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

Начать Курс Бесплатно

PythonData Manipulation4 ч14 videos51 Exercise4,000 XP24,056Свидетельство о достижениях

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.

Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.

Обучение двух или более человек?

Попробуйте DataCamp for Business

Описание курса

Twitter produces hundreds of million messages per day, with people around the world discussing sports, politics, business, and entertainment. You can access thousands of messages flowing in this stream in a matter of minutes. In this course, you will learn how to collect Twitter data and analyze tweet text, Twitter networks, and the geographical origin of the tweet. We'll be doing this with datasets on tech companies, data science hashtags, and the 2018 State of the Union address. Using these methods, you will be able to inform business and political decision-making by discovering the prevalence of important topics, the diversity of discussion networks, and a topic's geographical reach.

Предварительные требования

Data Manipulation with pandas

1

Basics of Analyzing Twitter Data

Why analyze Twitter, how to access Twitter APIs, and understanding Twitter JSON.

Analyzing Twitter data

Why Analyze Twitter Data?

Uses of Twitter analysis

Collecting data through the Twitter API

Twitter APIs

Setting up tweepy authentication

Collecting data on keywords

Understanding Twitter JSON

Loading and accessing tweets

Accessing user data

Accessing retweet data

Начало Главы

2

Processing Twitter text

How to process Twitter text.

Processing Twitter text

Tweet Items and Tweet Flattening

A tweet flattening function

Loading tweets into a DataFrame

Counting words

Finding keywords

Looking for text in all the wrong places

Comparing #python to #rstats

Time series

Creating time series data frame

Generating mean frequency

Plotting mean frequency

Sentiment analysis

Loading VADER

Calculating sentiment scores

Plotting sentiment scores

Начало Главы

3

Twitter Networks

Network analysis with Twitter data.

Twitter networks

Types of Twitter networks

Which direction is the arrow?

Importing and visualizing Twitter networks

Creating retweet network

Creating reply network

Visualizing retweet network

Individual-level network metrics

In-degree centrality

Betweenness centrality

Начало Главы

4

Putting Twitter data on the map

How to map Twitter data.

Maps and Twitter data

Motivations

Comparisons

Geographical data in Twitter JSON

Coordinates and bounding boxes

Accessing user-defined location

Accessing bounding box

Calculating the centroid

Creating Twitter maps

Creating Basemap map

Plotting centroid coordinates

Coloring by sentiment

Congratulations!

Начало Главы

Analyzing Social Media Data in Python

Курс
завершен

Получите свидетельство о достижениях

Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.
Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.Запишитесь Прямо Сейчас

Присоединяйтесь 19 миллионов учащихся и начните Analyzing Social Media Data in Python сегодня!

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.