Über diesen Kurs
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Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 14 Stunden zum Abschließen

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

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python ProgrammingStatistical AnalysisSentiment AnalysisR Programming

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 33 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
Video-2: Structured vs. Unstructured Data10m
Video-3: Analyzing Structured Data10m
Video-4: Visualization of Data8m
4 Lektüren
Anaconda Installation20m
Python installation, configuration, and usage30m
R installation30m
R/RStudio Setup Guide (on Windows)20m
2 praktische Übungen
Quiz-115m
Quiz-215m
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 47 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
4 Videos
Video-2: Introduction to Python Programming16m
Video-3: Using Python to Extract Data from Twitter15m
Video-4: Using Python to Extract Data from YouTube11m
6 Lektüren
Errata: please read this first1m
Python Packages Installation5m
(Optional) Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis30m
Script: twitter_search.py
Twitter libraries10m
Script: youtube_search.py
2 praktische Übungen
Python Programming Exercise2m
YouTube data download using Python6m
Woche
3
4 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 87 min), 8 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
Video-2: Analyzing Social Media Data Using Python26m
Video-3: Introduction to R26m
Video-4: Social Media Data Analysis with R32m
8 Lektüren
Script: twitter_process.py
Data: iqsize.csv
R Installation Guide10m
Installing R Packages5m
Statistical Analysis with R10m
Read this first2m
Scripts for converting json to csv2m
Data Visualization with ggplot2 (R) - Cheat Sheet10m
1 praktische Übung
Statistical Analysis with Twitter Data6m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

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 Videos (Gesamt 47 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
Video-2: Sentiment Analysis with Twitter Data21m
Video-3: Text Mining of Twitter Data15m
Video-4: Conclusion6m
4 Lektüren
Script: twitter_sentiments.py
NLTK10m
Script: text_mining_twitter.r
An Introduction to Network Analysis with R and statnet10m
1 praktische Übung
Sentiment Analysis with Twitter6m
4.1
31 BewertungenChevron Right

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Top reviews from Social Media Data Analytics

von AMMay 10th 2018

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

von MIFeb 7th 2019

very nice couse but peer assignment is very difficult taks

Dozent

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Chirag Shah

Associate Professor
Information and Computer Science

Über Rutgers the State University of New Jersey

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

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