05_Twitterの色々なデータを分析してフォロワーを増やそう
PythonからTwitterを操作しよう
ポイント
Web APIの基礎（Web APIとはなんぞやのところ）
今まで構造化型データを取得するトレーニングが多かったので、JSON形式にもすんなり対応できると思われます。
Twitter APIを取得しよう
ポイント
３年前くらいにTwitter開発者アカウントを申請したときは落とされたんですが、最近はかなり緩くなりました（ありがたや）。
Twitter APIを使って特定のキーワードで期間を指定してつぶやきを取得してみよう①
ポイント
tweepyのつかい方は今後、とても参考になるところなので要チェック。
つかい回しが多い構文となるので、しっかりと意味合いを把握しましょう。
無事にTwitterデータの取得
Twitter APIを使って特定のキーワードで期間を指定してつぶやきを取得してみよう②
ポイント
たぶんだけど、浅薄な知識だけど、DataFrameは今回のPythonコースの中で一番重要な位置付けな気がする。
Twitter APIを使って特定キーワードで期間を指定してつぶやきを取得してみよう③
ポイント
この単元でTwitterから検索した文字列を取得できます。
そしてもうひとつおまけでつくってくださっているtweetusertimeline.pyでは特定のTwitter IDのデータを取得できるコマンドを教えてくださいます。
この２つができるようになればTwitterのデータ取得の基礎はつかめると思います。
無事にTwitterのデータ取得が完了。こちらはTwitterの文字列検索結果をCSVに出力しています。
こちらは特定のTwitter IDを指定して格納する方法です。
トレーニングでの紹介はありません、また参考となるプログラムもprintに表示されるまでだったので、DataFrameのところは自作してみました。
ツイートを感情分析してみよう①
ポイント
形態素解析と辞書マッチング
形態素解析の部分は何度でも流用できるコードなので要チェックです。
試しにあるある探検隊のポジネガ判定をやってみたら傷口だけネガティブだった。
探検 e 探検 e 探検 e 探検 e 傷口 n
ツイートを感情分析してみよう②
ポイント
ポジネガの平均値をとってみてます
機械学習を用いていいねの伸びやキーワードの伸びを予測してみよう①
ポイント
Pandasのちょっと細かい使い方が学べます。
またここで初めてJupyter Labを使うことができます。
Prophetのインストールでつまづき、解決方法がわからなかったので初めてSlackに質問をしました。現在使っているPython 3.9でProphetのインストールエラーが多発するとのことで、3.8.5をインストールして再度対応したら、うまく行きました。
質問できる環境があって、とても助かります（たぶんひとりでやってたら心が折れてました）
Jupyter Labについて
機械学習を用いていいねの伸びやキーワードの伸びを予測してみよう②
ポイント
DataFrameの実用的な使い方が勉強になります。
機械学習が遠い先の文明だと（ちょっとは）思っていましたが、手元のPCの中でできるようになるとは感慨深いです。
おまけ
TiktokのデータをPythonを使って取得しよう！
ポイント
TikTokの特定のユーザーのいいね数などの情報を取得できるコードを教えてくださいます。
こんな感じで特定のユーザーの情報が取得できます。
お勉強のついでに、また実用的なコードをいただけました^^
さて、これで初級編は終了です。
いよいよ次回からは、中級編に入ります٩( 'ω' )و