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Cursos de Data/Cursos de Big Data/Curso Social Media Mining con Python

Curso de Social Media Mining con Python

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Este curso proporciona los fundamentos necesarios para realizar análisis de redes sociales usando Python. Con este curso serás capaz de implementar los conceptos aprendidos para extraer, limpiar y analizar datos de todo tipo de redes sociales.

Este curso proporciona los fundamentos necesarios para realizar análisis de redes sociales usando Python. Se enseñará el uso de librerías como NetworkX, matplotlib y SciPy, así como también el manejo de datos de diferentes redes sociales como Twitter, Instagram, Reddit y Facebook. Al final del curso, serás capaz de implementar los conceptos aprendidos para extraer, limpiar y analizar datos de redes sociales.

Formación en Social Media Mining con Python bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Social Media Mining con Python

Desarrolladores con experiencia en Python que queran aprender a realizar análisis de datos de redes sociales a través de las técnicas de minerá de datos.

Objetivos de nuestro curso de Social Media Mining con Python

Comprender los conceptos básicos de minería de datos de redes sociales
Aprender a extraer datos de diferentes redes sociales usando Python
Aprender a analizar y limpiar los datos recolectados
Aprender a visualizar los resultados obtenidos
Aplicar los conceptos aprendidos para desarrollar proyectos de minería de redes sociales

Qué vas a aprender en nuestro curso de Social Media Mining con Python

Requisitos de nuestro curso de Social Media Mining con Python

Tener experiencia desarrollando con Python, además de disponer nociones fundamentales de SQL, tratamiento de datos y consultas a bases de datos
Tener Python (3.8 o superior), Visual Studio Code, GIT y Docker Desktop instalados previamente en el equipo
Tener una cuenta de Google con licencia activa desde la que acceder a Google Collab para realizar ejercicios en la nube durante el curso
Tener un equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación y conexión estable a Internet

Temario del curso de Social Media Mining con Python

tema 1

Introducción a la Minería de Datos de Redes Sociales

Definición y alcance de la Minería de Datos de Redes Sociales
Aplicaciones en la actualidad
Importancia en la toma de decisiones
Introducción a las cuestiones éticas al usar los datos de redes sociales
Privacidad y protección de datos
Ética en la recopilación de información
Responsabilidad en el uso de datos sensibles
Introducción a los beneficios de la Minería de Datos de Redes Sociales
Ventajas para empresas y marketing
Impacto en la investigación académica
Mejora en la comprensión del comportamiento del usuario

tema 2

Herramientas y Librerías de Python

Introducción a NetworkX
Instalación de NetworkX y puesta en marcha en un proyecto Python
Creación y manipulación de grafos con NetworkX
Análisis de redes complejas con NetworkX
Algoritmos disponibles en NetworkX
Introducción a Matplotlib
Instalación de Matplotlib y puesta en marcha en un proyecto Python
Tipos de gráficos y visualizaciones con MatplotLib
Personalización y estilos de gráficos con MatplotLib
Integración con otros paquetes con MatplotLib
Introducción a SciPy
Instalación de SciPy y puesta en marcha en un proyecto Python
Funcionalidades para la ciencia de datos con SciPy
Herramientas de cálculo y análisis estadístico con SciPy
Utilidades para álgebra lineal y optimización con SciPy

tema 3

Extracción de Datos de Redes Sociales

Introducción a la autenticación en Twitter y primeros pasos para la extracción de datos
Uso de la API de Twitter
Obtención de tokens de acceso a Twitter
Restricciones y límites de la API de Twitter
Introducción a la autenticación en Reddit y primeros pasos para la extracción de datos
Acceso a la API de Reddit
Métodos de autenticación en Reddit
Reglas y políticas de uso de la API de Reddit
Introducción a la autenticación en Instagram y primeros pasos para la extracción de datos
Proceso de autenticación en la API de Instagram
Obtención de permisos y claves de Instagram
Restricciones de la API de Instagram
Introducción a la autenticación en Facebook y primeros pasos para la extracción de datos
Acceso a la API de Facebook
Protocolos de autenticación de Facebook
Directrices de uso y obtención de datos en Facebook

tema 4

Limpieza y Análisis de Datos

Introducción al NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) para el análisis de datos
El Procesamiento de Lenguaje Natural en la minería de texto
Técnicas de preprocesamiento NLP
Análisis de sentimientos con NLP
Introducción a la identificación de palabras clave
Métodos de extracción de términos relevantes
Análisis de frecuencia y relevancia de palabras clave
Herramientas de identificación de palabras clave
Algoritmos de clustering y agrupación de datos aplicados a datos de redes sociales
Métodos de agrupación y segmentación
Interpretación de resultados y selección de clusters

tema 5

Visualización de Resultados

Representaciones gráficas con Matplotlib
Creación de gráficos de barras, líneas y dispersión con MatplotLib
Visualización de datos en redes sociales con MatplotLib
Personalización de gráficos de MatplotLib
Representación de grafos y análisis de redes con NetworkX
Visualización de conexiones y comunidades con NetworkX
Estilización y diseño de gráficos de redes con NetworkX

tema 6

Desarrollo de Proyectos de Social Media Mining

Introducción a la planificación de proyectos
Definición de objetivos y alcance del proyecto
Asignación de recursos y cronograma
Metodologías de gestión de proyectos
Implementación de procesos de extracción y análisis de datos
Resolución de desafíos y problemas técnicos
Iteraciones y ajustes en el desarrollo
Interpretación de hallazgos y conclusiones
Informes y presentación de resultados
Lecciones aprendidas y futuras direcciones de investigación

tema 7

Análisis de Tendencias en Redes Sociales

Introducción a la detección de tendencias
Métodos para identificar temas candentes
Herramientas para seguimiento de tendencias
Análisis de picos de interacción
Introducción a la predicción de tendencias
Modelos de predicción basados en datos sociales
Factores que influyen en la evolución de tendencias
Evaluación y precisión de las predicciones

tema 8

Minería de "Influencers" y Comportamiento del Usuario

Introducción a las técnicas de identificación de "influencers"
Métodos para identificar perfiles influyentes
Evaluación de la influencia en redes sociales
Estrategias de colaboración con "influencers"
Introducción a la técnicas de análisis del comportamiento del usuario
Patrones de interacción y comportamiento en redes sociales
Segmentación de audiencias
Interpretación de datos para la toma de decisiones

tema 9

Machine Learning en Minería de Datos de Redes Sociales

Introducción a las aplicaciones de Machine Learning en Social Media Mining
Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
Predicciones basadas en datos sociales
Automatización de tareas de análisis
Introducción a los procesos y técnicas de evaluación de modelos de Machine Learning
Métricas de evaluación para datos sociales
Optimización de hiperparámetros
Validación cruzada y selección de modelos

tema 10

Aplicaciones Éticas de la Minería de Datos de Redes Sociales

La ética en la segmentación de audiencias
Criterios éticos en la clasificación y segmentación de usuarios
Riesgos de discriminación y sesgos
Buenas prácticas en la personalización de contenido
Introducción a la importancia de la responsabilidad en el uso de datos sensibles
Protección de la privacidad y datos personales
Políticas de transparencia en el uso de datos sociales
Cumplimiento de regulaciones y normativas

tema 11

Aplicaciones Empresariales de la Minería de Datos de Redes Sociales

Introducción a las técnicas de marketing aplicables a redes sociales
Estrategias basadas en la minería de datos
Análisis de campañas y métricas de éxito
Personalización y segmentación de audiencias
¿Qué es la inteligencia competitiva y cómo podemos aprovecharla?
Análisis de la competencia en redes sociales
Tendencias del mercado y benchmarking
Estrategias empresariales basadas en datos sociales

tema 12

Uso de APIs Avanzadas y Fuentes de Datos

Introducción al acceso a APIs especializadas
Integración de fuentes de datos específicas
Limitaciones y requisitos en el uso de APIs avanzadas
Casos de uso especializados
Incorporación de datos externos para enriquecer el análisis
Integración de datos geoespaciales, demográficos, entre otros
Verificación y validación de la calidad de los datos externos

tema 13

Análisis Temporal en Redes Sociales

Introducción a las técnicas de análisis de series temporales
Modelos para análisis de datos temporales en redes sociales
Predicciones basadas en tendencias temporales
Estacionalidad y ciclos en datos sociales
La importancia del seguimiento de eventos y su impacto en redes sociales
Identificación y análisis de eventos importantes
Medición del impacto de eventos en redes sociales
Gestión de crisis y oportunidades basadas en eventos

tema 14

Seguridad y Protección de Datos en la Minería de Redes Sociales

Introducción a las amenazas a la seguridad de datos
Vulnerabilidades en la minería de datos de redes sociales
Protección contra ataques y brechas de seguridad
Mejores prácticas de seguridad
La importancia legal del cumplimiento normativo y regulaciones
Regulaciones de protección de datos en redes sociales
Cumplimiento con leyes de privacidad y protección de datos
Políticas internas de seguridad de la información

tema 15

Futuras Direcciones y Tendencias en Social Media Mining con Python

Tecnologías y metodologías en evolución en desarrollos emergentes
Avances en la minería de datos de redes sociales
Predicciones sobre el futuro del campo
Problemas no resueltos a día de hoy y desafíos técnicos más destacables
Oportunidades para la innovación y avance
Potencial impacto en diversas industrias y disciplinas

Preguntas Frecuentes de Social Media Mining con Python

¿Cuáles son los beneficios de realizar el curso de Social Media Mining con Python?

El curso de Social Media Mining con Python te proporciona las habilidades necesarias para analizar datos de redes sociales mediante el uso de Python, una herramienta clave en el ámbito del análisis de datos. Aprenderás a utilizar librerías como NetworkX, matplotlib y SciPy, lo que te permitirá extraer, limpiar y analizar datos de plataformas como Twitter, Instagram, Reddit y Facebook. Esto mejorará tus capacidades analíticas y facilitará la toma de decisiones empresariales basadas en datos reales.

¿El curso de Social Media Mining con Python se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso se puede bonificar a través de FUNDAE, permitiendo a las empresas recuperar hasta el 100% del coste del curso, dependiendo de los créditos de formación disponibles. Además, si nos encargamos de la gestión de la bonificación, solo implicará un coste adicional del 10% sobre el valor del curso más IVA, que también es bonificable según los créditos disponibles en FUNDAE.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Social Media Mining con Python?

El curso se imparte en la modalidad de aula virtual personalizada, lo que significa que las clases se llevan a cabo mediante videoconferencia a través de Zoom con un formador especializado. Esta modalidad también ofrece acceso a las grabaciones de las sesiones para su revisión posterior, permitiendo a los participantes ajustar el aprendizaje a su ritmo y necesidades.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Social Media Mining con Python?

Con este curso, adquirirás habilidades en la utilización de Python para la minería de datos en redes sociales, así como en el manejo de herramientas y librerías como NetworkX para análisis de redes complejas, Matplotlib para visualización, y SciPy para análisis estadístico. También desarrollarás capacidades para comprender el comportamiento del usuario en redes sociales y para realizar análisis ético del uso de datos.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Social Media Mining con Python?

Puedes inscribirte en el curso rellenando los formularios disponibles en nuestra página web. Asegúrate de proporcionar la información completa y correcta para que podamos procesar tu inscripción de manera eficiente y facilitar el acceso a los beneficios de bonificación a través de FUNDAE.