اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج و تحلیل داده از توییتر با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج و تحلیل داده از توییتر با پایتون

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توییتر و شبکه‌های اجتماعی
• 2. تاریخچه و تکامل توییتر
• 3. معرفی API توییتر
• 4. قوانین و مقررات استفاده از API توییتر
• 5. نصب و راه‌اندازی پایتون برای توسعه
• 6. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز (Tweepy)
• 7. آشنایی با مفاهیم کلیدی توییتر (توییت، کاربر، هشتگ)
• 8. احراز هویت و دریافت کلیدهای API
• 9. دریافت توییتهای عمومی
• 10. جستجوی پیشرفته توییتر
• 11. دریافت اطلاعات کاربران
• 12. دنبال‌کنندگان و کاربرانی که دنبال می‌شوند
• 13. دریافت لیست‌ها و عضویت در آن‌ها
• 14. تحلیل احساسات اولیه توییتهای دریافت شده
• 15. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. پاکسازی و پیش‌پردازش متن توییتهای فارسی
• 17. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 18. ریشه‌یابی کلمات (Stemming and Lemmatization)
• 19. استخراج ویژگی از متن (TF-IDF)
• 20. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 21. نمودارهای شبکه‌های اجتماعی
• 22. مفاهیم اولیه گراف (گره، یال)
• 23. تحلیل مرکزیت (Centrality Measures)
• 24. تحلیل خوشه‌بندی (Community Detection)
• 25. تصویرسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 26. مقدمه‌ای بر علم داده
• 27. انواع داده‌ها و ساختارهای داده
• 28. آشنایی با کتابخانه Pandas
• 29. کار با DataFrame ها در Pandas
• 30. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
• 31. دسته‌بندی و تجمیع داده‌ها در Pandas
• 32. ادغام و پیوستن DataFrame ها
• 33. کار با داده‌های سری زمانی
• 34. مقدمه‌ای بر NumPy
• 35. عملیات بر روی آرایه‌ها در NumPy
• 36. توابع ریاضی در NumPy
• 37. مقدمه‌ای بر Matplotlib
• 38. رسم نمودارهای خطی
• 39. رسم نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
• 40. رسم نمودارهای میله‌ای (Bar Charts)
• 41. رسم هیستوگرام
• 42. رسم نمودارهای دایره‌ای (Pie Charts)
• 43. تخصیص و سفارشی‌سازی نمودارها
• 44. مقدمه‌ای بر Seaborn
• 45. نمودارهای آماری پیچیده‌تر با Seaborn
• 46. رسم Heatmaps
• 47. رسم Box Plots
• 48. رسم Violin Plots
• 49. رسم Pair Plots
• 50. استفاده از توییتر API برای جمع‌آوری داده‌های خاص
• 51. جمع‌آوری توییتهای مربوط به یک هشتگ خاص
• 52. جمع‌آوری توییتهای یک کاربر خاص
• 53. جمع‌آوری ریتوییت‌ها و پاسخ‌ها
• 54. مدیریت محدودیت‌های API (Rate Limiting)
• 55. ذخیره‌سازی داده‌های جمع‌آوری شده (CSV, JSON)
• 56. کار با پایگاه‌های داده برای ذخیره توییتر
• 57. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
• 58. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 59. ذخیره‌سازی داده‌های توییتر در MongoDB
• 60. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 61. انواع مسائل یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
• 62. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 63. آموزش مدل‌های رگرسیون (Regression)
• 64. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 65. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 66. مدل‌های ساده تحلیل احساسات (مبتنی بر واژگان)
• 67. مدل‌های پیشرفته تحلیل احساسات (با استفاده از یادگیری ماشین)
• 68. آموزش مدل تحلیل احساسات با استفاده از داده‌های توییتر
• 69. استفاده از کتابخانه‌های تحلیل احساسات (NLTK, spaCy)
• 70. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 71. شناسایی موضوعات داغ (Trending Topics)
• 72. استخراج کلمات کلیدی از توییتهای فارسی
• 73. تحلیل شبکه‌های ارتباطی بین کاربران توییتر
• 74. شناسایی اینفلوئنسرها در توییتر
• 75. تحلیل انتشار اطلاعات (Information Diffusion)
• 76. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در شبکه‌های اجتماعی
• 77. استخراج اطلاعات از تصاویر منتشر شده در توییتر
• 78. تحلیل محتوای چندرسانه‌ای
• 79. قوانین و ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و تحلیل داده
• 80. حریم خصوصی کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 81. مصرف بهینه منابع سیستمی در تحلیل داده
• 82. معرفی ابزارهای پیشرفته تحلیل داده
• 83. اتوماسیون فرآیندهای جمع‌آوری و تحلیل داده
• 84. پروژه‌های عملی و نمونه‌های کاربردی
• 85. کاربرد تحلیل داده توییتر در بازاریابی
• 86. کاربرد تحلیل داده توییتر در تحقیقات اجتماعی
• 87. کاربرد تحلیل داده توییتر در مدیریت بحران
• 88. کاربرد تحلیل داده توییتر در پیش‌بینی رویدادها
• 89. بررسی چالش‌های آینده در تحلیل داده شبکه‌های اجتماعی