āļ‚āđ‰āļēāļĄāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ

āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđƒāļ™ Python

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ° Python āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļˆāļēāļ°āļĨāļķāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđ€āļĨāļīāļāđƒāļŠāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē

  • Python
  • āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļĨāļ°āļŠāļ–āļīāļ•āļī
  • 24 āļŠāļĄ.
  • 5,678

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļąāļāļŠāļĩāļŸāļĢāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google
āļŦāļĢāļ·āļ­
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­ āļ–āļ·āļ­āļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ° āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļē

āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĨāļēāļĒāļžāļąāļ™āđāļŦāđˆāļ‡

āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļŠāđˆāđ„āļŦāļĄ?āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ

āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđƒāļ™ Python

āļĢāļąāļšāļ—āļąāļāļĐāļ° Python āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļĒāļīāđˆāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™ āđƒāļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ āļ§āļąāļ”āļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđ€āļĨāļīāļāđƒāļŠāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļĢāļīāļ‡āđƒāļ™āđ‚āļĨāļāļˆāļĢāļīāļ‡ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄāļ„āđ‰āļēāļ›āļĨāļĩāļ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ āļŠāļāļąāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ•āļ°āļāļĢāđ‰āļēāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē āļ‹āļķāđˆāļ‡āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļĒāļīāđˆāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđāļĨāļ°āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļēāļ•āļĨāļ­āļ”āļ­āļēāļĒāļļāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ āļœāđˆāļēāļ™āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļĨāļ‡āļĄāļ·āļ­āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļī āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰āđāļžāđ‡āļāđ€āļāļˆāļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ āđ€āļŠāđˆāļ™ pandas, Matplotlib, tweepy, NLTK, seaborn, NumPy, SciPy āđāļĨāļ° scikit-learn āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļˆāļšāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ™āļģāļ—āļēāļ‡āđ‚āļĨāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ”āđ‰āļ§āļĒ Python

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ™āļĩāđ‰

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒ DataCamp for Mobile

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” 5 āļ™āļēāļ—āļĩāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™