Data scientist — удалённая работа в Москве

Написание кода. Для моего исследования необходимо написать код, который помог бы мне выполнить следующие задачи: 1. Провести сбор твитов по хэштегам #RhodesMustFall и #OrielCollege, относящихся к Ориел Колледжу, за период 2015-2021 годов. 2. Проанализировать посты в группе “Rhodes Must Fall in Oxford“ на Facebook за тот же период. Для этих задач необходимо написать код и визуализировать полученные результаты – проводить дополнительную аналитику не требуется. Более подробно: 1. Применить методы обработки естественного языка (NLP) для анализа собранных данных 1.1.Провести сентимент-анализ твитов и постов для оценки эмоциональной окраски высказываний, определить полярность (позитивный, нейтральный, негативный) 1.2.Определить основные темы, обсуждаемые в контексте Ориел Колледжа и движения #RhodesMustFall (возможно, использовать Latent Dirichlet Allocation, облако слов и т.д.) 2.Проанализировать изменения в риторике и темах обсуждений с течением времени (по сути, что-то похожее, но на таймлайне) 3.Выявить связи и влияние участников обсуждений, если это возможн 3.1. Определить наиболее активных пользователей и их влияние на дискуссию 3.2. Проследить за возможными взаимодействиями и сетями пользователей, поддерживающих или противостоящих движению. Что, вероятно можно использовать: 1. API Twitter для сбора твитов по хэштегам #RhodesMustFall и #OrielCollege за 2015-2021 годы. 2. API Facebook или альтернативные методы для сбора постов в группе “Rhodes Must Fall in Oxford“ за тот же период. Анализ данных с использованием NLP: Сбор данных: Twitter API, Facebook Graph API (или альтернативные методы). NLP-анализ: Python, библиотеки NLTK, spaCy, Gensim, SentimentIntensityAnalyzer. Анализ сетей: NetworkX, Gephi. Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly. Пожелания и особенности: Для моего исследования необходимо написать код, который помог бы мне выполнить следующие задачи: 1. Провести сбор твитов по хэштегам #RhodesMustFall и #OrielCollege, относящихся к Ориел Колледжу, за период 2015-2021 годов. 2. Проанализировать посты в группе “Rhodes Must Fall in Oxford“ на Facebook за тот же период. Для этих задач необходимо написать код и визуализировать полученные результаты – проводить дополнительную аналитику не требуется. Более подробно: 1. Применить методы обработки естественного языка (NLP) для анализа собранных данных 1.1.Провести сентимент-анализ твитов и постов для оценки эмоциональной окраски высказываний, определить полярность (позитивный, нейтральный, негативный) 1.2.Определить основные темы, обсуждаемые в контексте Ориел Колледжа и движения #RhodesMustFall (возможно, использовать Latent Dirichlet Allocation, облако слов и т.д.) 2.Проанализировать изменения в риторике и темах обсуждений с течением времени (по сути, что-то похожее, но на таймлайне) 3.Выявить связи и влияние участников обсуждений, если это возможн 3.1. Определить наиболее активных пользователей и их влияние на дискуссию 3.2. Проследить за возможными взаимодействиями и сетями пользователей, поддерживающих или противостоящих движению. Что, вероятно можно использовать: 1. API Twitter для сбора твитов по хэштегам #RhodesMustFall и #OrielCollege за 2015-2021 годы. 2. API Facebook или альтернативные методы для сбора постов в группе “Rhodes Must Fall in Oxford“ за тот же период. Анализ данных с использованием NLP: Сбор данных: Twitter API, Facebook Graph API (или альтернативные методы). NLP-анализ: Python, библиотеки NLTK, spaCy, Gensim, SentimentIntensityAnalyzer. Анализ сетей: NetworkX, Gephi. Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly.