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Development Data Science Data Analysis

Mineração e Análise de Dados do LinkedIn

Utilize técnicas de Ciência de Dados e Inteligência Artificial para extrair e analisar sua rede de contatos do LinkedIn
Rating: 4.7 out of 54.7 (20 ratings)
290 students
Created by Jones Granatyr, IA Expert Academy
Last updated 1/2021
Portuguese
Portuguese [Auto]
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Extrair dados do seu perfil do LinkedIn, utilizando a API do LinkedIn e arquivos .csv
  • Extrair e analisar informações como: conexões entre os usuários, convites enviados/recebidos e mensagens
  • Gerar nomes de usuários falsos para mascarar as informações reais
  • Explorar e visualizar dados relativos às empresas e cargos de seus contatos
  • Utilizar a distância de edição (Levenshtein), similaridade n-grama e distância de Jaccard para medir a similaridade entre os cargos
  • Agrupar os contatos baseado na similaridade entre os cargos, bem como gerar visualizações em HTML para melhorar a apresentação dos dados
  • Utilizar APIs de localização para extrair a latitude e longitude dos contatos, com o intuito de capturar a cidade e país de cada um
  • Visualizar a localização dos contatos dinamicamente com o Google Earth e a biblioteca Basemap
  • Agrupar os contatos utilizando o algoritmo k-means da área de aprendizagem de máquina (machine learning)
  • Aplicar técnicas de processamento de linguagem natural para analisar suas mensagens no LinkedIn
  • Gerar nuvem de palavras com os termos mais frequentes das mensagens, bem como extrair entidades nomeadas
  • Criar um classificador de sentimentos para extrair a polaridade das mensagens do LinkedIn

Course content

6 sections • 65 lectures • 7h 20m total length

  • Preview11:03
  • Mais sobre Análise de Dados
    00:09
  • Recursos para download
    00:12

  • Introdução
    02:52
  • Criação de APP no LinkedIn
    05:23
  • API do LinkedIn 1
    13:33
  • API do LinkedIn 2
    07:20
  • API do LinkedIn 3
    06:01
  • Obtenção de dados do LinkedIn
    04:42
  • Base de dados de conexões
    11:06
  • Base de dados de convites 1
    05:51
  • Base de dados de convites 2
    12:33
  • Geração de dados falsos
    05:09
  • Base de dados de mensagens
    04:30

  • Introdução
    04:13
  • Número de convites por dia
    12:59
  • EXERCÍCIO
    00:15
  • Solução para o exercício
    03:47
  • Preview08:38
  • Exploração dos cargos
    11:47
  • Distância de edição (Levenshtein)
    06:57
  • Similaridade n-grama
    10:04
  • Distância de Jaccard
    10:00
  • Agrupamento dos cargos por similaridade 1
    11:39
  • Agrupamento dos cargos por similaridade 2
    09:08
  • Agrupamento dos cargos por similaridade 3
    07:31
  • Agrupamento dos cargos por similaridade 4
    05:03
  • Visualização do agrupamento
    12:43
  • Exportação dos grupos para JSON
    08:22
  • Preview05:17
  • Visualização com árvore de links
    02:27
  • API de localização do Google
    08:40
  • Acesso à API de localização
    07:08
  • Latitude e longitude dos contatos
    05:03
  • Mapa de contatos com Basemap
    10:40
  • Obtenção dos países e cidades
    08:24
  • Gráfico de usuários por países e cidades
    13:22
  • Introdução a agrupamento
    02:37
  • Introdução ao algoritmo k-means
    04:15
  • Agrupamento de usuários por localização
    07:49
  • Preview09:40
  • Base de dados de convites
    04:20
  • EXERCÍCIO
    00:13
  • Solução para o exercício
    02:02
  • Análise da localização dos convites
    09:01

  • Introdução
    03:03
  • Carregamento da base de dados
    04:22
  • Pré-processamento dos textos
    13:15
  • Pré-processamento da base de dados
    07:39
  • Detecção do idioma das mensagens
    09:09
  • Nuvem de palavras
    03:54
  • Extração de entidades nomeadas
    04:13
  • Classificação de sentimentos em inglês
    08:50
  • Lematização dos textos
    05:17
  • Classificação do sentimento das mensagens
    06:54

  • Bibliotecas e base de dados
    12:00
  • Pré-processamento dos textos 1
    12:51
  • Pré-processamento dos textos 2
    04:22
  • Pré-processamento da base de dados
    02:50
  • Tratamento da classe
    03:44
  • Construção do classificador e treinamento
    07:17
  • Testes com frases
    06:05
  • Avaliação do algoritmo
    05:48

  • Considerações finais
    01:58
  • AULA BÔNUS
    02:55

Requirements

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e estrutura de repetição
  • Programação básica utilizando a linguagem Python
  • Não são necessários conhecimentos sobre o LinkedIn

Description

O LinkedIn é uma rede social altamente voltada para a experiência profissional com o intuito de gerar conexões e relacionamentos entre profissionais de diversas áreas. Os profissionais podem criar currículos e buscar empregos por meio da conexão com pessoas do mundo inteiro. Por exemplo, se você gostaria de trabalhar na área de Ciência de Dados, pode formar conexões com empresas e pessoas que trabalham nessa área, aumentando as chances de conseguir uma vaga. Por outro lado, as empresas conseguem buscar os candidatos ideais para suas vagas, de acordo com o currículo e habilidades fornecidas pelos usuários. Em 2017, o LinkedIn firmou-se como a maior plataforma de negócios e importante ferramenta estratégica tanto para profissionais quanto para empresas.

Dentro deste contexto, é importante que os profissionais saibam como utilizar os dados dessa rede sociais a seu favor. Para isso, o próprio LinkedIn disponibiliza uma série de bases de dados relacionadas ao seu perfil, nas quais é possível aplicar técnicas de Ciência e Análise de Dados para extrair insights importantes e interessantes sobre a nossa rede de conexões. Dessa forma, podemos responder perguntas como: Quais são os cargos principais das pessoas que estão conectadas a nós? Quais são as empresas que estão enviando convites para nosso perfil? Qual é a localização principal de nossos contatos? Nossa rede do LinkedIn é composta por pessoas e empresas relacionadas ao nosso trabalho? As empresas que quero trabalhar estão enviando convites para meu perfil? Essas e outras perguntas serão respondidas durante este curso, e com isso, você pode analisar se sua rede está de acordo com o que você almeja profissionalmente. Abaixo você pode observar os principais tópicos que serão implementados passo a passo:

  • Extrair dados do seu perfil do LinkedIn, utilizando a API do LinkedIn e arquivos .csv. Caso você não tenha LinkedIn poderá acompanhar normalmente o curso, pois serão disponibilizadas as bases de dados do meu perfil

  • Extrair e analisar informações como: conexões entre os usuários, convites enviados/recebidos e mensagens

  • Gerar nomes de usuários falsos para mascarar as informações reais

  • Explorar e visualizar dados relativos às empresas e cargos de seus contatos (geração de gráficos dinâmicos)

  • Utilizar a distância de edição (Levenshtein), similaridade n-grama e distância de Jaccard para medir a similaridade entre os cargos

  • Agrupar os contatos baseado na similaridade entre os cargos, bem como gerar visualizações em HTML para melhorar a apresentação dos dados

  • Utilizar APIs de localização para extrair a latitude e longitude dos contatos, com o intuito de capturar a cidade e país de cada um

  • Visualizar a localização dos contatos dinamicamente com o Google Earth e a biblioteca Basemap

  • Agrupar os contatos utilizando o algoritmo k-means da área de aprendizagem de máquina (machine learning)

  • Aplicar técnicas de processamento de linguagem natural para analisar suas mensagens no LinkedIn

  • Gerar nuvem de palavras com os termos mais frequentes das mensagens, bem como extrair entidades nomeadas

  • Criar um classificador de sentimentos para extrair a polaridade das mensagens do LinkedIn

Durante o curso, vamos utilizar a linguagem de programação Python e também o Google Colab, ou seja, não é necessário gastar tempo instalando ou configurando ferramentas. Você conseguirá acompanhar o curso tendo um navegador simples e uma conexão com a Internet! Este é o curso ideal caso seja seu primeiro contato com análise de dados de redes sociais!

Who this course is for:

  • Qualquer pessoa interessada em análise de dados utilizando dados de redes sociais
  • Pessoas interessadas na aplicação de técnicas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados em dados extraídos de redes sociais
  • Pessoas interessadas em extração de dados de redes sociais
  • Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial, Ciência de Dados ou Análise de Dados
  • Pessoas que queiram conhecer melhor seus contatos do LinkedIn

Instructors

Jones Granatyr
Professor
Jones Granatyr
  • 4.6 Instructor Rating
  • 24,539 Reviews
  • 98,856 Students
  • 60 Courses

Olá! Meu nome é Jones Granatyr e já trabalho em torno de 10 anos com Inteligência Artificial (IA), inclusive fiz o meu mestrado e doutorado nessa área. Atualmente sou professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert, um site com conteúdo específico sobre Inteligência Artificial. Desde que iniciei na Udemy criei vários cursos sobre diversos assuntos de IA, como por exemplo: Deep Learning, Machine Learning, Data Science, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Detecção e Reconhecimento Facial, Algoritmos de Busca, Mineração de Textos, Buscas em Textos, Mineração de Regras de Associação, Sistemas Especialistas e Sistemas de Recomendação. Os cursos são abordados em diversas linguagens de programação (Python, R e Java) e com várias ferramentas/tecnologias (tensorflow, keras, pandas, sklearn, opencv, dlib, weka, nltk, por exemplo). Meu principal objetivo é desmistificar a área de IA e ajudar profissionais de TI a entenderem como essa tecnologia pode ser utilizada na prática e que possam visualizar novas oportunidades de negócios.

IA Expert Academy
Professor
IA Expert Academy
  • 4.6 Instructor Rating
  • 22,320 Reviews
  • 65,318 Students
  • 58 Courses

A plataforma IA Expert tem o objetivo de trazer cursos teóricos e práticos de fácil entendimento sobre sobre Inteligência Artificial e Ciência de Dados, para que profissionais de todas as áreas consigam entender e aplicar os benefícios que a IA pode trazer para seus negócios, bem como apresentar todas as oportunidades que essa área pode trazer para profissionais de tecnologia da informação. Também trazemos notícias atualizadas semanais sobre a área em nosso portal.

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