知识分享 | Mooc幕课——媒体大数据挖掘与案例实战

我的mooc幕课：媒体大数据挖掘与案例实战与同学们见面了，第一次在传媒大学在资助下，在同学们的帮助下完成了。

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课程在学堂在线，地址： http://www.xuetangx.com/courses/course-v1%3ACUC%2B2018081701X%2B2018_T2/about

课程简介

什么是大数据（Big Data）？它将如何改变我们的社会生活？《媒体大数据挖掘与案例实战》课程内容涵盖“大数据”的主要几个方面，包含数据获取、文本分析、网络分析、数据挖掘和大数据可视化等方面，旨在帮助学生认识大数据，同时学习分析方法，掌握相关技术。

课程章节

第一讲：绪论

• 1.1 大数据的概念及发展趋势

• 1.2 融媒体时代下的媒体数据特性

• 1.3 数据挖掘技术与应用场景

• 1.4 数据新闻的理解与发展

第二讲：数据获取

• 2.1 数据爬取的基础知识

• 2.2 HTML基础与正则表达式基础

• 2.3 Gooseeker-数据爬取软件基础介绍

• 2.4 Python-数据爬取程序基础介绍

• 2.5 API的基础介绍与原理1

• 2.6 API的基础介绍与原理2

• 2.7 Gooseeker数据爬取案例-爬虫规则的制作

• 2.8 python数据爬取案例-爬虫规则的编写

• 2.9 python数据爬取案例-api的使用

• 2.10 python数据爬取案例-模拟浏览器

第三讲：文本分析：内容的挖掘

• 3.1 文本分析的概念与分词

• 3.2 KNIME中的英文分词案例

• 3.3 初识中文分词

• 3.4 中文分词的案例实战

• 3.5 中文关键词提取的方法与案例实战

• 3.6 中文停用词过滤的案例实战

• 3.7 中文词频统计的案例实战

• 3.8 中文命名实体的方法与案例实战

第四讲：网络分析：关系的挖掘

• 4.1 初识网络分析

• 4.2 社会关系网络网络挖掘实战1

• 4.3 微博传播网络挖掘案例1

• 4.4 网络的基本概念与特征量

• 4.5 社会网络分析

• 4.6 社交网络传播

• 4.7 社交网络营销

• 4.8 网络传播结构的构建方法

• 4.9 网络传播结构的解读

第五讲：数据挖掘

• 5.1 数据挖掘的基础理论与价值

• 5.2 数据挖掘的基本概念与方法

• 5.3 数据挖掘案例-modeler软件的使用与操作

• 5.4 数据挖掘的商业应用于主要技术

• 5.5 文本挖掘案例:新闻聚类

• 5.6 文本挖掘案例:图书评论的情感分类

• 5.7 推荐系统的基本介绍

• 5.8 基于深度学习的海报推荐系统

第六讲：大数据可视化

• 6.1 初识大数据可视化

• 6.2 可视化技术概述

• 6.3 可视化技术分类

• 6.4 数据挖掘与可视化

• 6.5 不同数据类型的可视化技术

• 6.6 数据新闻可视化

• 6.7 媒体大数据可视化

• 6.8 可视化案例分析一：个性化词云制作

• 6.9 可视化案例分析二：网络爬虫技术

• 6.10 可视化案例分析三：Echart可视化技术

• 6.11 可视化案例分析四：Excel高级应用1

• 6.12 可视化案例分析四：Excel高级应用2

• 6.13 可视化案例分析四：Tableau可视化技术

欢迎同学们转发推荐给您的朋友！如果效果好，继续人工智能、数据新闻、市场研究呢！

课程在学堂在线，

链接地址： http://www.xuetangx.com/courses/course-v1%3ACUC%2B2018081701X%2B2018_T2/about

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沈浩老师

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中国传媒大学新闻学院教授、博士生导师

中国传媒大学调查统计研究所所长

大数据挖掘与社会计算实验室主任

中国市场研究行业协会会长

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