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Imagem de Descubra insights de uso ocultos do Facebook no tecmundo

Aproveite o poder da análise de dados cognitivos em um Jupyter Notebook com processamento de linguagem natural

Por:&nbsp;<a href="https://developer.ibm.com/profiles/mark.sturdevant/" target="_blank">Mark Sturdevant</a>, Anna Quincy, Tyler Andersen
Atualizado em: 23 de julho de 2020 | Publicado em: 27 de julho de 2017
<a href="https://github.com/IBM/pixiedust-facebook-analysis?cm_sp=IBMCode-_-discover-hidden-facebook-usage-insights-_-Get-the-Code" target="_blank">Obtenha o c&oacute;digo</a>
<a href="https://www.youtube.com/watch?v=UIkjFo9o3vI" target="_blank">Veja a demonstra&ccedil;&atilde;o</a>
<h2 dir="ltr">Resumo</h2>
Combine o poder de um Jupyter Notebook, do Cognos Dashboard Embedded e do processamento de linguagem natural IBM Watson&trade; para obter insights &uacute;teis de marketing a partir de um vasto corpo de dados n&atilde;o estruturados do Facebook. Para ajudar a melhorar a percep&ccedil;&atilde;o de marca, o desempenho de produtos, a satisfa&ccedil;&atilde;o dos clientes e o envolvimento do p&uacute;blico, obtenha dados exportados do Facebook Analytics, enrique&ccedil;a-os com o Watson Visual Recognition e Natural Language Understanding e crie gr&aacute;ficos interativos a fim de delinear suas descobertas. Os cr&eacute;ditos v&atilde;o para Anna Quincy e Tyler Andersen por fornecerem o design inicial do notebook.
<h2 dir="ltr">Descri&ccedil;&atilde;o</h2>
Come&ccedil;amos com dados exportados do Facebook Analytics e os enriquecemos com APIs do Watson.
Usaremos ent&atilde;o os dados enriquecidos para responder a perguntas como:
<ul>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Qual sentimento &eacute; o mais prevalente nas postagens com o desempenho de engajamento mais alto?
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Qual emo&ccedil;&atilde;o tem, em m&eacute;dia, a pontua&ccedil;&atilde;o de engajamento mais alta?
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Quais s&atilde;o as palavras-chave, entidades e objetos mais comuns em suas postagens?
</li>
</ul>
Esses tipos de insights s&atilde;o ben&eacute;ficos para analistas de marketing que est&atilde;o interessados em compreender e melhorar a percep&ccedil;&atilde;o de marca, o desempenho de produtos, a satisfa&ccedil;&atilde;o dos clientes e o envolvimento do p&uacute;blico. &Eacute; importante observar que esse padr&atilde;o deve ser utilizado como um experimento guiado, em vez de um aplicativo com uma sa&iacute;da definida.
A exporta&ccedil;&atilde;o padr&atilde;o do Facebook Analytics apresenta textos de postagens, artigos e miniaturas, al&eacute;m de m&eacute;tricas de desempenho padr&atilde;o do Facebook, como curtidas, compartilhamentos e impress&otilde;es. Esse conte&uacute;do n&atilde;o estruturado &eacute; ent&atilde;o enriquecido com APIs do Watson a fim de se extrair palavras-chave, entidades, sentimento e emo&ccedil;&atilde;o.
Depois que os dados s&atilde;o enriquecidos com APIs do Watson, h&aacute; v&aacute;rias maneiras de analis&aacute;-los. O Watson Studio fornece um m&eacute;todo robusto, mas flex&iacute;vel, de explorar o conte&uacute;do do Facebook.
Esse padr&atilde;o fornece dados simulados do Facebook, um bloco de notas e vem com v&aacute;rias visualiza&ccedil;&otilde;es pr&eacute;-constru&iacute;das para que voc&ecirc; comece a descobrir insights ocultos. Ao complet&aacute;-lo, voc&ecirc; entender&aacute; como:
<ul>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Ler dados externos em um Jupyter Notebook por meio do Watson Studio Object Storage e do pandas DataFrame.
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Enriquecer os dados n&atilde;o estruturados utilizando um Jupyter Notebook e o Watson Visual Recognition and Natural Language Understanding.
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Usar o Cognos Dashboard Embedded para explorar dados e visualizar insights.
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Fluxo</h2>
<img alt="Fluxo do Facebook" src="https://lh5.googleusercontent.com/XkPh84hyGwdGhe8Pv3IxG8aHWwT3ceSKSMvDJuJE7CbVFBlPWJTkF18_CjnyQTn7aGX484XhqCbslddKAudGD83Xz1Nw_A7yaic0zADFYRbGPKyXy_TjoS3X4PfZINEfo_omCshm" width="756" height="416" />
<ol>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Um arquivo CSV exportado do Facebook Analytics &eacute; adicionado ao Armazenamento de Objeto;
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
O c&oacute;digo gerado torna o arquivo acess&iacute;vel como um pandas DataFrame;
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Os dados s&atilde;o enriquecidos com o Watson Natural Language Understanding;
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Os dados s&atilde;o enriquecidos com o Watson Visual Recognition;
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Utilize um painel para visualizar os dados enriquecidos e descobrir insights ocultos.
</li>
</ol>
<h2 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h2>
Pronto para colocar esse padr&atilde;o de c&oacute;digo em uso? Os detalhes completos sobre como come&ccedil;ar a executar e usar este aplicativo est&atilde;o no arquivo <a href="https://github.com/IBM/pixiedust-facebook-analysis/blob/master/README.md" target="_blank">README</a>.
<h2 dir="ltr">Conclus&atilde;o</h2>
Este padr&atilde;o mostrou como combinar um Notebook Jupyter, servi&ccedil;os IBM Watson, Cloud Object Storage e pain&eacute;is para a obten&ccedil;&atilde;o de insights de marketing &uacute;teis de um vasto corpo de dados n&atilde;o estruturados do Facebook. O padr&atilde;o faz parte do caminho de aprendizagem <a href="https://developer.ibm.com/series/learning-path-get-started-with-natural-language-processing/" target="_blank">Introdu&ccedil;&atilde;o ao processamento de linguagem natural</a>.
...
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Descubra insights de uso ocultos do Facebook

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Imagem de 5 carreiras de desenvolvimento que já usam Python no tecmundo

Desenvolvimento web, Big Data e inteligência artificial são alguns dos campos que já utilizam bastante essa linguagem de programação

Ao longo das &uacute;ltimas d&eacute;cadas, diversas linguagens de programa&ccedil;&atilde;o foram inventadas, e muitas conquistaram espa&ccedil;o no mercado de desenvolvimento. JavaScript, C++, Swift, Java e C s&atilde;o alguns exemplos que t&ecirc;m figurado no topo das listas das mais utilizadas, mas uma se destaca por sua versatilidade: Python.
Criado em 1991 por Guido van Rossum, o Python n&atilde;o &eacute; s&oacute; uma linguagem de programa&ccedil;&atilde;o poderosa, usada por empresas como Google e NASA, como tamb&eacute;m &eacute; simples e f&aacute;cil de aprender e j&aacute; faz parte do dia a dia de diversas carreiras de desenvolvimento.
Confira cinco carreiras do mercado de desenvolvimento que j&aacute; utilizam Python h&aacute; algum tempo.
<h2 dir="ltr">Desenvolvimento web</h2>
<img alt="Desenvolvimento web" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172140309100.jpg" />Desenvolvimento web
Django, Flask, e Pylons s&atilde;o apenas alguns dos frameworks da matriz de desenvolvimento web de Python. Como essas estruturas tamb&eacute;m s&atilde;o escritas nessa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o, s&atilde;o r&aacute;pidas e tem funcionamento bem est&aacute;vel. Sites gigantescos, como Instagram e Pinterest, foram constru&iacute;dos inteiramente com base em frameworks como esses.
<h2>Big Data</h2>
<img alt="Big Data" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172125387099.jpg" />Big Data
Al&eacute;m de lidar com muita facilidade com a manipula&ccedil;&atilde;o e o processamento de dados, o Python consegue suportar computa&ccedil;&atilde;o paralela, o que torna a linguagem ideal para Big Data. Outro diferencial s&atilde;o as bibliotecas destinadas a esse campo de atua&ccedil;&atilde;o, como Pydoop, Dask e PySpark, que tamb&eacute;m s&atilde;o usadas para tratamento de informa&ccedil;&otilde;es.
<h2>Intelig&ecirc;ncia artificial</h2>
<img alt="Intelig&ecirc;ncia artificial" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172109466098.jpg" />Intelig&ecirc;ncia artificial
Algumas bibliotecas de Python, como Keras e TensorFlow, s&atilde;o capazes de trazer a funcionalidade de aprendizado de m&aacute;quina para dentro da linguagem de programa&ccedil;&atilde;o. Dessa forma, sistemas constru&iacute;dos com base em Python ganham a capacidade de aprender sem que isso seja explicitamente programado. H&aacute; quem acredite que a intelig&ecirc;ncia artificial seja o pr&oacute;ximo passo para o universo de desenvolvimento; se isso for verdade, o Python est&aacute; preparado para lidar com a tecnologia.
<h2>Computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica</h2>
<img alt="Computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172054544097.jpg" />Computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica
Usado para construir aplicativos GUI (Graphical User Interface) e de desktop, o Python tamb&eacute;m &eacute; amplamente utilizado na &aacute;rea de computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica. E isso inclui n&atilde;o somente projetos pequenos e m&eacute;dios mas tamb&eacute;m aqueles de maior escala e com funcionalidades online. A biblioteca Tkinter, por exemplo, &eacute; uma maneira r&aacute;pida e f&aacute;cil de criar aplicativos.
<h2>Ci&ecirc;ncia de dados</h2>
<img alt="Ci&ecirc;ncia de dados" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172040466096.jpg" />Ci&ecirc;ncia de dados
Durante anos, acad&ecirc;micos e pesquisadores usaram a linguagem MATLAB para pesquisa cient&iacute;fica, por&eacute;m, com a chegada do Python e de seus mecanismos num&eacute;ricos, como Numpy e Pandas, tudo come&ccedil;ou a mudar. &Eacute; por isso que hoje essa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o &eacute; a preferida de muitos cientistas de dados.
...
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5 carreiras de desenvolvimento que já usam Python

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Imagem de Automação de tarefas GitHub com ações sem servidor no tecmundo

Invocar APIs GitHub com Python utilizando IBM Cloud Functions

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Automação de tarefas GitHub com ações sem servidor

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Imagem de Python: como trabalhar com dados nessa linguagem de programação no tecmundo

Por causa de suas características, o Python é a linguagem ideal para aqueles que querem trabalhar manipulando dados

O Python &eacute; uma linguagem especial em diversos sentidos. Al&eacute;m de ser uma das mais usadas no mundo, ela &eacute; de alto n&iacute;vel, interpretada, de script, imperativa, orientada a objetos, funcional, de forte tipagem e din&acirc;mica. Esse conjunto de caracter&iacute;sticas &ndash; que n&atilde;o s&atilde;o exclusivas &ndash; faz dessa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o uma &oacute;tima op&ccedil;&atilde;o para se trabalhar com dados.
&Eacute; verdade que &ldquo;trabalhar com dados&rdquo; &eacute; algo muito gen&eacute;rico. Por isso, neste artigo, vamos explicar os motivos pelos quais Python &eacute; uma boa alternativa para quem pensa em trabalhar com a an&aacute;lise de dados, que consiste em transformar um conjunto de dados com o objetivo de melhorar a sua visualiza&ccedil;&atilde;o ou extrair dele alguma informa&ccedil;&atilde;o ou solu&ccedil;&atilde;o para determinado problema.
Por&eacute;m, vale ressaltar que Python tamb&eacute;m &eacute; a melhor alternativa para quem quer se transformar em um cientista de dados, rumando para a &aacute;rea acad&ecirc;mica. Afinal, trata-se de uma linguagem de programa&ccedil;&atilde;o bastante usada em cursos como Matem&aacute;tica e Estat&iacute;stica, e sua tipagem din&acirc;mica, funcional e a orienta&ccedil;&atilde;o a objetos com certeza ajudam nesse sentido.
<h2 dir="ltr">De onde v&ecirc;m os dados?</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/24/ibm-24121924577436.jpg" />De onde v&ecirc;m os dados? (Fonte: Shutterstock)
Antes de abordarmos an&aacute;lise (ou at&eacute; ci&ecirc;ncia) de dados, &eacute; preciso primeiro definir a fonte deles. Os dados precisam ser extra&iacute;dos de algum lugar e organizados de uma forma que possam ser trabalhados.
Qual ser&aacute; a fonte dos seus dados? Um arquivo de texto? CSV, Excel, XML, banco de dados ou minera&ccedil;&atilde;o de dados? Perceba que diversas fontes podem dar origem a essas informa&ccedil;&otilde;es, motivo pelo qual &eacute; preciso investir um tempo nesse aspecto.
De qualquer forma, o Python consegue trabalhar com qualquer uma dessa fontes, exatamente por se tratar de uma linguagem bem vers&aacute;til.
<h2 dir="ltr">Bibliotecas para an&aacute;lise de dados</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/24/ibm-24122045762437.jpg" />Bibliotecas para an&aacute;lise de dados. (Fonte: Shutterstock)
A grande variedade e especificidade das bibliotecas s&atilde;o um dos fatores mais importantes para a popularidade e a capacidade do Python. Nesse sentido, algumas bibliotecas s&atilde;o focadas na an&aacute;lise de dados, tais como NumPy, Pandas e Matplotlib.
<ul>
<li dir="ltr">
NumPy: usada principalmente para fazer c&aacute;lculos em arrays (comuns ou multidimensionais), fornecendo v&aacute;rias fun&ccedil;&otilde;es e opera&ccedil;&otilde;es para executar c&aacute;lculos num&eacute;ricos com facilidade.
</li>
<li dir="ltr">
Pandas: uma das mais utilizadas por fornecer ferramentas para an&aacute;lise e estrutura de dados de alta performance que s&atilde;o f&aacute;ceis de codificar.
</li>
<li dir="ltr">
Matplotlib: biblioteca de visualiza&ccedil;&atilde;o de dados, &eacute; capaz de gerar gr&aacute;ficos de duas dimens&otilde;es que s&atilde;o muito &uacute;teis para visualizar os resultados da an&aacute;lise.
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Python e ci&ecirc;ncia de dados</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/24/ibm-24122134885438.jpg" />Python e ci&ecirc;ncia de dados. (Fonte: Shutterstock)
Vale ressaltar que, al&eacute;m dessas bibliotecas &uacute;teis para a an&aacute;lise de dados, o Python possui pacotes exclusivos para uso na ci&ecirc;ncia de dados. Pandas (para manipula&ccedil;&atilde;o de dados) e Matplotlib (para apresenta&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica) tamb&eacute;m s&atilde;o muito usados, mas scikit-learn (para machine learning) e sciPy (para computa&ccedil;&atilde;o cient&iacute;fica) s&atilde;o mais voltados para a carreira acad&ecirc;mica de um cientista de dados.
&Eacute; f&aacute;cil perceber que o Python &eacute; uma &oacute;tima alternativa para quem quer trabalhar com dados. Seja como analista ou como cientista, essa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o certamente pode ajud&aacute;-lo em sua carreira.
...
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Python: como trabalhar com dados nessa linguagem de programação

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