Programming with Python for Social Scientists - Brooker, Phillip
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Avis sur Programming With Python For Social Scientists de Brooker, Phillip Format Relié - Livre Science humaines et sociales, Lettres
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Présentation Programming With Python For Social Scientists de Brooker, Phillip Format Relié
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Résumé :
Introduction
Chapter 1. What is Programming? And What Could it Mean for Social Science Research?
Chapter 2. Programming-as-Social-Science (Critical Coding
Chapter 3. Setting Up to Start Coding
Chapter 4. Core Concepts/Objects
Chapter 5. Structuring Objects
Chapter 6. Building Better Code with (Slightly) More Complex Concepts/Objects
Chapter 7. Building New Objects with Classes
Chapter 8. Useful Extra Concepts/Practices
Chapter 9. Designing Research that Features Programming
Chapter 10. Working with Text Files
Chapter 11. Data Collection: Using Social Media APIs
Chapter 12. Data Decoding/Encoding in Popular Formats (CSV, JSON and XML)
Chapter 13. Data Collection: Web Scraping
Chapter 14. Visualising Data
Conclusion: Using Your Programming-as-Social-Science Mindset
...
Biographie:
Phillip Brooker is a Senior Lecturer in Sociology at the University of Liverpool, with interdisciplinary research interests in and around ethnomethodology and conversation analysis, science and technology studies, and human-computer interaction. On the platform of a record of research in digital methods and social media analytics, one strand of his current research is the exploration of the potential for computer programming to feature in core social science research methods training (Programming-as-Social-Science, or PaSS)...
Sommaire:
Introduction
Chapter 1. What is Programming? And What Could it Mean for Social Science Research?
Chapter 2. Programming-as-Social-Science (Critical Coding
Chapter 3. Setting Up to Start Coding
Chapter 4. Core Concepts/Objects
Chapter 5. Structuring Objects
Chapter 6. Building Better Code with (Slightly) More Complex Concepts/Objects
Chapter 7. Building New Objects with Classes
Chapter 8. Useful Extra Concepts/Practices
Chapter 9. Designing Research that Features Programming
Chapter 10. Working with Text Files
Chapter 11. Data Collection: Using Social Media APIs
Chapter 12. Data Decoding/Encoding in Popular Formats (CSV, JSON and XML)
Chapter 13. Data Collection: Web Scraping
Chapter 14. Visualising Data
Conclusion: Using Your Programming-as-Social-Science Mindset
...
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