2019年6月13日木曜日

読書環境

Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub, and More (Matthew A. Russell(著)、Mikhail Klassen(著)、O'Reilly Media)を入手した理由、まずは全体を読んで、そしてChapter1(Mining Twitter:Exploring Trending Topics, Discovering What People Are Talking About, and more)までしっかりと読んだ感想、そして1.6(Recommended Exercises)をちょっと取り組み始めてみた。

SNS、本著の中で取り上げられている中ではTwitterとGitHubは使うものの、その中で何が流行ってるかとか調べるのはそんなに興味は無かったから入手しようか迷う。ただ、以前の版には無かったInstagramとあったから入手してみて読んでみることに。

写真をそんなに撮る訳でもないし、仮に撮ったとしても特別人に見せたいとは思わないから今までInstagramを使ってなかったけど、色々調べてみるのに利用すれば楽しめるかなぁとちょっと期待。写真を撮ったり上げたりするのではなく、色々な自分が見たい綺麗な自然の写真とか見つけられればそれは楽しそうだし。しかもただ検索して見つけられる以上の画像、写真を見つけられれば。

そして、使われてる言語がPythonだというのも入手した理由の一つ。Pythonは普段書いてるから、まずそこの学習で躓かずにすみそうだから。他の言語だったら、Instagramを調べてみたいという理由だけでは本著を入手することはなかったかも。

内容について、Instagramが主な目的だから、最初がInstagramだったら嬉しかったものの、そうではなくTwitterから始まってた。その次にFacebook、Instagram、その他と続いていく感じ。流行ってる、あるいは利用者数の順だったりするのかも。ただ、どれも基本の基本は変わらない感じだから、順に進めていくことに。

早速、Recommended Exercisesを取り組んでみることに。必要なサイトをお気に入りに追加して、IPython、Jupyter notebookの使い方をかるく振り返って、既にTwitterのアカウントはあるからアーカイブをリクエストしてとりあえず終了。

ということで、今後SNSからデータを見つけることに少しずつ慣れて、最終的には目標のInstagramで自分のみたい写真を集めて見ることができるようになったり、あるいは想像してない何かが出来るようになればいいなぁと思った今日この頃。

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