課程目錄: 媒體大數據挖掘培訓
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課程大綱:

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第一講 緒論

1.3 數據挖掘技術與應用場景

1.2 融媒體時代下的媒體數據特性

1.4 數據新聞的理解與發展

1.1 大數據的概念及發展趨勢

第二講 數據獲取

2.7 Gooseeker數據爬取案例-爬蟲規則的制作

2.5 API的基礎介紹與原理1

2.6 API的基礎介紹與原理2

2.9 python數據爬取案例-api的使用

2.2 HTML基礎與正則表達式基礎

2.3 Gooseeker-數據爬取軟件基礎介紹

2.10 python數據爬取案例-模擬瀏覽器

2.1 數據爬取的基礎知識

2.4 Python-數據爬取程序基礎介紹

2.8 python數據爬取案例-爬蟲規則的編寫

第三講:文本分析:內容的挖掘

3.6 中文停用詞過濾的案例實戰

3.3 初識中文分詞

3.7 中文詞頻統計的案例實戰

3.1 文本分析的概念與分詞

3.5 中文關鍵詞提取的方法與案例實戰

3.4 中文分詞的案例實戰

3.8 中文命名實體的方法與案例實戰

3.2 KNIME中的英文分詞案例

第四講:網絡分析:關系的挖掘

4.8 網絡傳播結構的構建方法

4.9 網絡傳播結構的解讀

4.2 社會關系網絡網絡挖掘實戰1

4.3 微博傳播網絡挖掘案例1

4.5 社會網絡分析

4.6 社交網絡傳播

4.4 網絡的基本概念與特征量

4.7 社交網絡營銷

4.1 初識網絡分析

第五講:數據挖掘

5.5 文本挖掘案例:新聞聚類

5.1 數據挖掘的基礎理論與價值

5.7 推薦系統的基本介紹

5.3 數據挖掘應用于商業主要技術

5.6 文本挖掘案例:圖書評論的情感分類

5.4 數據挖掘案例-modeler軟件的使用與操作

5.2 數據挖掘的基本概念與方法

5.8 基于深度學習的海報推薦系統

第六講:大數據可視化

6.5 不同數據類型的可視化技術

6.4 數據挖掘與可視化

6.8 可視化案例分析一:個性化詞云制作

6.12 可視化案例分析四:Excel高級應用2

6.2 可視化技術概述

6.6 數據新聞可視化

6.7 媒體大數據可視化

6.11 可視化案例分析四:Excel高級應用1

6.10 可視化案例分析三:Echart可視化技術

6.3 可視化技術分類

6.1 初識大數據可視化

6.9 可視化案例分析二:網絡爬蟲技術

6.13 可視化案例分析四:Tableau可視化技術

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