آیا از کپی و چسباندن دستی مقادیر در یک صفحه گسترده خسته شده اید؟
آیا می خواهید یاد بگیرید که چگونه با یک اسکریپت ساده، اطلاعات جالب، هم زمان و حتی کمیاب را از اینترنت به دست آورید؟
آیا مشتاق به دست آوردن یک مهارت ارزشمند هستید تا در این دنیای داده محور از رقبا پیشی بگیرید؟
اگر پاسخ مثبت است، در زمان مناسب به مکان مناسب آمده اید!
به Web Scraping و API Fundamentals در پایتون خوش آمدید!
دوره نهایی جمع آوری داده ها!
Web Scraping تکنیکی برای به دست آوردن اطلاعات از صفحات وب یا سایر منابع داده مانند API ها از طریق استفاده از برنامه های خودکار هوشمند است. Web Scraping به ما امکان می دهد تا داده ها را از صدها یا هزاران صفحه با چند خط کد جمع آوری کنیم.
از گزارش گیری تا علم داده، استخراج خودکار داده ها از وب از انجام کارهای تکراری جلوگیری می کند. به عنوان مثال، اگر در یک سازمان جدی کار کرده اید، مطمئناً می دانید که گزارش یک موضوع تکراری است. گزارش های روزانه، هفتگی، ماهانه، فصلی و سالانه وجود دارد. خواه هدف آنها سازماندهی دادههای وبسایت، دادههای تراکنش، دادههای مشتری، یا حتی اطلاعات آسانتر مانند پیشبینی آبوهوا باشد - گزارشها در دنیای کنونی ضروری هستند. و در حالی که گاهی مراقبت از آن وظیفه کارآموز است، تعداد کمی از وظایف نسبت به اتوماسیون گزارش ها صرفه جویی در هزینه دارند.
وقتی نوبت به علم داده میرسد – دادههای بیشتری از منابع خارجی مانند صفحات وب، فایلهای قابل دانلود و APIها به دست میآیند. دانستن چگونگی استخراج و ساختار سریع آن داده ها یک مهارت ضروری است که شما را در بازار کار متمایز می کند.
بله، وقت آن است که بازی خود را ارتقا دهید و یاد بگیرید که چگونه می توانید استفاده از API ها و استخراج اطلاعات مفید از وب سایت ها را خودکار کنید.
در قسمت اول دوره، با API ها شروع می کنیم. API ها به طور خاص برای ارائه داده به توسعه دهندگان طراحی شده اند، بنابراین آنها اولین مکانی هستند که هنگام جستجوی داده ها بررسی می شوند. ما در مورد درخواست های GET، درخواست های POST و فرمت JSON خواهیم آموخت.
این مفاهیم همه از طریق مثالهای جالب و به صورت مستقیم بررسی میشوند.
با این حال، گاهی اوقات ممکن است اطلاعات از طریق استفاده از یک API در دسترس نباشد، اما در یک صفحه وب موجود است. در این سناریو چه کاری می توانیم انجام دهیم؟ از صفحه دیدن کنید و داده ها را به صورت دستی یادداشت کنید؟
لطفاً هرگز این کار را نکنید!
ما یاد خواهیم گرفت که چگونه از کتابخانههای قدرتمندی مانند «سوپ زیبا» و «HTML درخواستها» برای خراش دادن هر وبسایتی، صرف نظر از ترکیبی از زبانها - HTML، جاوا اسکریپت و CSS استفاده کنیم.
مطمئناً، برای خراش دادن، باید یک یا دو چیز در مورد توسعه وب بدانید. به همین دلیل است که ما یک بخش اختیاری را نیز گنجانده ایم که اصول اولیه HTML را پوشش می دهد. در نظر بگیرید که یک جایزه برای تمام دانشی که کسب خواهید کرد!
ما همچنین چندین پروژه خراش دادن را بررسی خواهیم کرد. ما دادههای مربوط به فیلمها را از فهرست رتبهبندی «Rotten Tomatoes» به دست میآوریم و ساختار میدهیم و هر مرحله از این فرآیند را به طور دقیق بررسی میکنیم. این به شما کمک می کند تا احساس کنید که خراشیدن در دنیای واقعی چگونه است.
ما همچنین به نحوه پاک کردن داده ها از بسیاری از صفحات وب به طور همزمان خواهیم پرداخت، که در استخراج داده ها یک نیاز کاملاً معمول است.
و سپس نوبت شما خواهد بود که آنچه را که آموخته اید با چندین پروژه که برای شما تنظیم خواهیم کرد، تمرین کنید.
اما موارد بیشتری نیز وجود دارد!
Web Scraping ممکن است همیشه طبق برنامه پیش نرود (به همین دلیل است که شما این دوره را می گذرانید). وب سایت های مختلف به روش های مختلفی ساخته می شوند و اغلب ربات های ما ممکن است مسدود شوند. به همین دلیل، ما تلاش بیشتری برای کشف موانع رایجی که ممکن است در حین خراشیدن با آنها مواجه شوید را بررسی کرده و راه هایی برای دور زدن یا مقابله با آن مشکلات به شما ارائه خواهیم کرد. اینها شامل سرصفحهها و کوکیهای درخواست، سیستمهای ورود به سیستم و محتوای تولید شده جاوا اسکریپت است.
اگر با چند مورد یا هیچ یک از این اصطلاحات آشنا نیستید نگران نباشید... ما از اصول اولیه شروع خواهیم کرد و راه خود را به سمت مهارت خواهیم ساخت. علاوه بر این، ما معتقدیم که تمرین باعث کاملتر شدن میشود، بنابراین این دوره چندان در جنبه تئوری چیزها نیست، زیرا بیشتر یک رویکرد عملی را اتخاذ میکند. علاوه بر این، شامل تمرینهای مشق شب فراوان، فایلها و دفترچههای قابل دانلود، و همچنین سوالات مسابقه و یادداشتهای دوره است.
ما، تیم 365 Data Science متعهد هستیم که فقط محتوای با بالاترین کیفیت را برای شما - دانشجویان خود ارائه دهیم. و در حالی که ما عاشق تولید محتوای خود در داخل هستیم، این بار تصمیم گرفتیم با یک متخصص واقعی صنعت - اندرو تردوی همکاری کنیم. اندرو یک دانشمند ارشد داده در شرکت بیمه زندگی نیویورک است. او دارای مدرک کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر با یادگیری ماشین از موسسه فناوری جورجیا است و یک متخصص برجسته با بیش از ۷ سال تجربه در برنامه نویسی پایتون مرتبط با داده است. او همچنین نویسنده بسته "yahoo_fin" است که به طور گسترده برای جمع آوری داده های تاریخی قیمت سهام از یاهو استفاده می شود.
همانند همه دورههای ما، اگر در مقطعی تصمیم بگیرید که آموزش برای شما مناسب نیست، 30 روز ضمانت بازگشت وجه دارید. بنابراین... شما چیزی برای از دست دادن ندارید - و همه چیز برای به دست آوردن؟
پس منتظر چه چیزی هستید؟
روی دکمه "اکنون خرید" کلیک کنید و بیایید با هم شروع به جمع آوری داده ها کنیم!
ایجاد فرصت برای دانشجویان علوم داده و مالی
نمایش نظرات