دوره کاوش در داده‌های فیس‌بوک، توییتر و لینکدین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاوش در داده‌های فیس‌بوک، توییتر و لینکدین

موضوع کلی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی

موضوع میانی: استخراج و تحلیل داده از پلتفرم‌های محبوب

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر داده های شبکه های اجتماعی
• 2. آشنایی با فیسبوک، توییتر و لینکدین
• 3. اهمیت تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 4. چالش های تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 5. ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی
• 6. مقدمه ای بر مفاهیم داده کاوی
• 7. انواع داده های شبکه های اجتماعی
• 8. مفاهیم گراف و شبکه ها
• 9. گره ها و یال ها در شبکه های اجتماعی
• 10. متریک های پایه شبکه: درجه، مرکزیت
• 11. متریک های پیشرفته شبکه: بینابینی، نزدیکی
• 12. انواع الگوریتم های شبکه
• 13. مقدمه ای بر API های شبکه های اجتماعی
• 14. کار با API فیسبوک
• 15. کار با API توییتر
• 16. کار با API لینکدین
• 17. محدودیت ها و سیاست های API
• 18. جمع آوری داده از فیسبوک
• 19. جمع آوری داده از توییتر
• 20. جمع آوری داده از لینکدین
• 21. ذخیره سازی داده های جمع آوری شده
• 22. فرمت های مختلف داده (JSON, CSV)
• 23. پیش پردازش داده های متنی
• 24. پاکسازی داده ها (حذف نویز، کاراکترهای خاص)
• 25. توکن سازی متون
• 26. حذف کلمات توقف (Stopwords)
• 27. ریشه یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 28. ایجاد ویژگی از متن (Feature Engineering)
• 29. مدل های Bag-of-Words
• 30. مدل های TF-IDF
• 31. مدل های Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 32. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 33. مقدمه ای بر تحلیل احساسات
• 34. روش های مبتنی بر واژگان برای تحلیل احساسات
• 35. روش های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 36. استفاده از کتابخانه های پایتون برای تحلیل احساسات
• 37. شناسایی موضوعات (Topic Modeling)
• 38. مقدمه ای بر شناسایی موضوعات
• 39. الگوریتم LDA (Latent Dirichlet Allocation)
• 40. تفسیر نتایج LDA
• 41. استفاده از کتابخانه های پایتون برای شناسایی موضوعات
• 42. تحلیل شبکه های اجتماعی
• 43. شناسایی جوامع (Community Detection)
• 44. الگوریتم های شناسایی جوامع (Louvain, Girvan-Newman)
• 45. تجسم شبکه ها
• 46. مقدمه ای بر تجسم داده های شبکه
• 47. ابزارهای تجسم (Gephi, NetworkX)
• 48. ایجاد نمودارهای شبکه تعاملی
• 49. تحلیل رفتار کاربران
• 50. شناسایی کاربران تاثیرگذار (Influencers)
• 51. تحلیل الگوهای ارتباطی
• 52. پیش بینی انتشار اطلاعات
• 53. تحلیل شبکه های فیسبوک
• 54. شناسایی دوستان و گروه ها
• 55. تحلیل پست ها و نظرات
• 56. شناسایی رویدادها و علایق
• 57. تحلیل شبکه های توییتر
• 58. تحلیل توییت ها و ریتوییت ها
• 59. شناسایی هشتگ ها و ترندها
• 60. تحلیل مکالمات و بحث ها
• 61. شناسایی کاربران فعال و ربات ها
• 62. تحلیل شبکه های لینکدین
• 63. تحلیل پروفایل های کاربری
• 64. تحلیل اتصالات و روابط حرفه ای
• 65. شناسایی فرصت های شغلی
• 66. تحلیل روندهای صنعت
• 67. کاربردها در کسب و کار
• 68. بازاریابی و تبلیغات در شبکه های اجتماعی
• 69. مدیریت برند و شهرت آنلاین
• 70. تحقیقات بازار و جمع آوری بازخورد
• 71. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
• 72. کاربردها در تحقیقات علمی
• 73. مطالعه رفتار اجتماعی
• 74. تحلیل انتشار اخبار و شایعات
• 75. مطالعه پویایی گروه ها
• 76. کاربردها در امنیت و جرم شناسی
• 77. شناسایی فعالیت های مشکوک
• 78. تحلیل شبکه های مجرمانه
• 79. پیگیری اطلاعات
• 80. ابزارها و تکنولوژی ها
• 81. مقدمه ای بر ابزارهای تحلیل داده
• 82. کتابخانه پایتون NetworkX
• 83. کتابخانه پایتون Pandas
• 84. کتابخانه پایتون Scikit-learn
• 85. کتابخانه پایتون NLTK
• 86. کتابخانه پایتون SpaCy
• 87. کتابخانه پایتون Gensim
• 88. ابزارهای تجسم (Matplotlib, Seaborn)
• 89. پلتفرم های تحلیل داده (Tableau, Power BI)
• 90. ملاحظات پیشرفته
• 91. یادگیری عمیق در تحلیل شبکه های اجتماعی
• 92. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 93. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای توالی
• 94. شبکه های عصبی گراف (GNN)
• 95. مدل های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آنها
• 96. چالش های مقیاس پذیری در تحلیل داده های حجیم
• 97. استفاده از سیستم های توزیع شده (Spark)
• 98. ملاحظات امنیتی در دسترسی به داده ها
• 99. آینده تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 100. روندهای جدید در شبکه های اجتماعی