À propos de ce cours
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Dates limites flexibles

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Niveau intermédiaire

Approx. 14 heures pour terminer

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

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
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.

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4 vidéos (Total 33 min), 4 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Video-4: Visualization of Data8 min
4 lectures
Anaconda Installation20 min
Python installation, configuration, and usage30 min
R installation30 min
R/RStudio Setup Guide (on Windows)20 min
2 exercices pour s'entraîner
Quiz-115 min
Quiz-215 min
Semaine
2
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.

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4 vidéos (Total 47 min), 6 lectures, 3 quiz
4 vidéos
Video-4: Using Python to Extract Data from YouTube11 min
6 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
Twitter libraries10 min
Script: youtube_search.py
2 exercices pour s'entraîner
Python Programming Exercise2 min
YouTube data download using Python6 min
Semaine
3
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.

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4 vidéos (Total 87 min), 8 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Video-4: Social Media Data Analysis with R32 min
8 lectures
Script: twitter_process.py
Data: iqsize.csv
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
1 exercice pour s'entraîner
Statistical Analysis with Twitter Data6 min
Semaine
4
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.

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4 vidéos (Total 47 min), 4 lectures, 2 quiz
4 lectures
Script: twitter_sentiments.py
NLTK10 min
Script: text_mining_twitter.r
An Introduction to Network Analysis with R and statnet10 min
1 exercice pour s'entraîner
Sentiment Analysis with Twitter6 min
4.1
31 avisChevron Right

25%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

40%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

50%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Principaux examens pour Social Media Data Analytics

par AMMay 10th 2018

Instructor was great, deliver lectures really nice. Looking for some more stuff from Dr. Shah

par MIFeb 7th 2019

very nice couse but peer assignment is very difficult taks

Enseignant

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Chirag Shah

Associate Professor
Information and Computer Science

À propos de Rutgers, l'université d'État du New Jersey

Foire Aux Questions

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