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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
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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!

How long do I have access to the course materials?
You can view and review the lecture materials indefinitely, like an on-demand channel.
Can I take my courses with me wherever I go?
Definitely! If you have an internet connection, courses on Udemy are available on any device at any time. If you don't have an internet connection, some instructors also let their students download course lectures. That's up to the instructor though, so make sure you get on their good side!
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