Exploration et analyse des données LinkedIn

LinkedIn est un réseau social qui met l’accent sur l’expérience professionnelle afin de créer des liens et des relations entre des personnes qui travaillent dans différents domaines. Les professionnels peuvent partager leurs compétences et rechercher des emplois en se connectant avec des personnes du monde entier. Par exemple, si vous souhaitez travailler dans la science des données, vous pouvez vous connecter avec des entreprises et des personnes qui travaillent dans ce domaine. Cela vous aidera à trouver un emploi. Il est également possible pour les employeurs de trouver des personnes en fonction de leur cursus et de leurs compétences. Avec l’aide de professionnels et d’entreprises, LinkedIn est devenu la plate-forme commerciale la plus importante en 2017 et un outil stratégique très important pour les deux.

Pour que les professionnels utilisent ce réseau social en leur faveur, ils doivent savoir utiliser l’information de cette manière. Si vous avez un compte LinkedIn, il existe des ensembles de données liés à votre profil que vous pouvez utiliser des techniques de science des données et d’analyse pour trouver des éléments importants et intéressants sur votre réseau de connexions. On peut dire des choses comme ça : Les gens qui nous sont proches : Quels sont leurs principaux métiers ? Quelles entreprises nous envoient des invitations à leurs événements ? Nos contacts sont dans quelle ville ou ville. Les personnes et les entreprises de notre réseau LinkedIn ne sont pas toutes des personnes ou des entreprises avec lesquelles nous travaillons. Les entreprises pour lesquelles je veux travailler m’invitent-elles à les rejoindre ?

Ci-dessous, vous pouvez voir les principales choses qui seront faites étape par étape :

• Utilisez l’API LinkedIn et les fichiers.csv pour obtenir des données de votre profil LinkedIn. Si vous n’avez pas LinkedIn, vous pourrez suivre le cours en utilisant les informations sur mon profil que je vous donnerai en cours.
• Pour cacher de vraies informations, créez de fausses données.
• Explorez et consultez les données sur les entreprises et les intitulés de poste de vos contacts.
• La distance de Levenshtein, la similarité n-gramme et la distance de Jaccard sont trois façons de déterminer à quel point deux chaînes sont similaires l’une à l’autre.
• Regroupez les contacts en fonction de la similitude de leurs positions, puis créez des vues HTML des données pour que les gens puissent les voir plus facilement.
• Utilisez les API de localisation pour obtenir la latitude et la longitude des contacts afin de savoir où ils vivent et dans quel pays ils vivent.
• Regrouper les contacts avec l’algorithme k-means.
• Le traitement du langage naturel peut vous aider à consulter vos messages texte LinkedIn.
• Créez un classificateur de sentiments pour déterminer la polarité des messages sur LinkedIn.

Lorsque vous suivrez ce cours, nous utiliserons le langage de programmation Python et Google Colab, vous n’aurez donc pas à passer du temps à configurer les choses sur votre propre ordinateur. Tant que vous disposez d’un navigateur et d’une connexion Internet, vous pouvez suivre le cours Si c’est la première fois que vous travaillez avec des données de médias sociaux, c’est le meilleur cours pour vous !