📕Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

Автор: Мэтью Рассел, Михаил Классен, 2020

Описание: В недрах популярных социальных сетей — Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram — скрыты богатейшие залежи информации.
Из этой книги исследователи, аналитики и разработчики узнают, как извлекать эти уникальные данные, используя код на Python, Jupyter Notebook или контейнеры Docker. Сначала вы познакомитесь с функционалом самых популярных социальных сетей (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), веб-страниц, блогов и лент, электронной почты и GitHub. Затем приступите к анализу данных на примере Twitter.

• Скачать книгу из архива
• Стоимость в магазине

📚 Книжный клад | #Полезно

Уважаемые друзья, добрый день!
Меня зовут Александр я СTO в BRANDPOL GROUP (brandpolgroup.com).
У нас достаточно большая микро-сервисная архитектура нашей платформы.
Многие задачи писались на PHP, NODEJS, GO... (начинали писать мы в далеком 2016 году).

С 2023 года мы важной задачей видим переход на Python и полный уход от PHP (считаем что он помирает, ну или остается только языком для разработки сайтов), задачи обработки данных ему чужды и помирает он на них крайне-быстро )))

В нашей команде, очень много ребят с мат-меха УрФУ, несколько из них участники международного чемпионата по программированию... вообщем ребята с руками и головами, НО без профессионального опыта работы на питоне (те они его знают ну или считают что знают) но реального опыта построения больших проектов у них нет... При этом ребята крайне быстро растут...

Так вот, нам в команду нужен специалист-CodeReviewer aka Батя, который посмотрит, даст критику, отправит гуглить или объяснит а где то даже поругает...... мы видим это по загрузке до 8 часов в неделю, безусловно на платной основе.

С перспективой того что данная нагрузка должна начать сокращаться или трансформироваться во более высоко уровневые задачи ..., но сотрудничество будет долгим и плодотворным )

Буду рад пообщаться с каждым, кто считает что сможет взять на себя такую ответственность