À propos de ce cours
4.0
106 notes
26 avis
100 % en ligne

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

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Heures pour terminer

Approx. 14 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks of study, 3-6 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais...

Compétences que vous acquerrez

Python ProgrammingStatistical AnalysisSentiment AnalysisR Programming
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

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 vidéos (Total 33 min), 4 lectures, 2 quiz
Video4 vidéos
Video-2: Structured vs. Unstructured Data10 min
Video-3: Analyzing Structured Data10 min
Video-4: Visualization of Data8 min
Reading4 lectures
Anaconda Installation20 min
Python installation, configuration, and usage30 min
R installation30 min
R/RStudio Setup Guide (on Windows)20 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Quiz-115 min
Quiz-215 min
Semaine
2
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

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 vidéos (Total 47 min), 6 lectures, 3 quiz
Video4 vidéos
Video-2: Introduction to Python Programming16 min
Video-3: Using Python to Extract Data from Twitter15 min
Video-4: Using Python to Extract Data from YouTube11 min
Reading6 lectures
Errata: please read this first1 min
Python Packages Installation5 min
(Optional) Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis30 min
Script: twitter_search.py min
Twitter libraries10 min
Script: youtube_search.py min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
Python Programming Exercise2 min
YouTube data download using Python6 min
Semaine
3
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

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 vidéos (Total 87 min), 8 lectures, 2 quiz
Video4 vidéos
Video-2: Analyzing Social Media Data Using Python26 min
Video-3: Introduction to R26 min
Video-4: Social Media Data Analysis with R32 min
Reading8 lectures
Script: twitter_process.py min
Data: iqsize.csv min
R Installation Guide10 min
Installing R Packages5 min
Statistical Analysis with R10 min
Read this first2 min
Scripts for converting json to csv2 min
Data Visualization with ggplot2 (R) - Cheat Sheet10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Statistical Analysis with Twitter Data6 min
Semaine
4
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

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 vidéos (Total 47 min), 4 lectures, 2 quiz
Video4 vidéos
Video-2: Sentiment Analysis with Twitter Data21 min
Video-3: Text Mining of Twitter Data15 min
Video-4: Conclusion6 min
Reading4 lectures
Script: twitter_sentiments.py min
NLTK10 min
Script: text_mining_twitter.r min
An Introduction to Network Analysis with R and statnet10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Sentiment Analysis with Twitter6 min

Enseignant

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Chirag Shah

Associate Professor
Information and Computer Science

À propos de Rutgers the State University of New Jersey

Foire Aux Questions

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