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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
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.
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 del curso Social Media Mining con Python?
Este curso te permitirá adquirir habilidades avanzadas en la minería de datos en redes sociales, analizando y visualizando datos para tomar decisiones informadas. Además, aprenderás a utilizar Python, una herramienta clave para la gestión efectiva de datos en tiempo real.
¿El curso de Social Media Mining con Python se puede bonificar a través de FUNDAE?
Sí, el curso de Social Media Mining con Python es bonificable a través de FUNDAE. Las empresas pueden beneficiarse de las ayudas disponibles para la formación de sus empleados.
¿En qué modalidades se imparte el curso de Social Media Mining con Python?
El curso se imparte en modalidad online y en aula virtual personalizada, permitiendo flexibilidad a los participantes para adaptarse a sus horarios y necesidades.
¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Social Media Mining con Python?
Desarrollarás habilidades en la recopilación, análisis y visualización de datos de redes sociales. También aprenderás a implementar técnicas de minería de datos utilizando Python, lo que te permitirá interpretar grandes volúmenes de datos y generar insights valiosos para la toma de decisiones.
¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Social Media Mining con Python?
Puedes inscribirte en el curso rellenando los formularios que aparecen en la web. Una vez completado el formulario, nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para finalizar el proceso de inscripción.