Описание

Чему вы научитесь:

• web scraping (парсинг)
• data mining (сбор данных)
• output data in Excel (перенос данных в эксель)
• run SQL commands on your dataframe (использование команд SQL)
• data extraction (извлечение данных)
• create your own dataset (создание собственных наборов данных)
• output your dataframe in PostgreSQL (перенос данных в PostgreSQL)

В этом курсе студенты узнают, как очищать данные из API веб-сайта (если таковой имеется). Начнем с основ и проекта начального уровня. После этого будут рассмотрены два разных проекта, а затем продвинутый проект. После очистки данных проекта результаты будут сохранены в файле Excel. В рамках проекта продвинутого уровня мы создадим два разных набора данных по 5000 результатов в каждом. Цель состоит в том, чтобы объединить оба фрейма данных (всего: 10000 результатов), сохранить их в Excel и вывести данные в базу данных PostgreSQL, а также выполнить команды SQL для наших собственных данных.

Требование для прохождения этого курса – базовые знания программирования на Python. Поскольку мы не будем рассматривать очень сложные темы Python, вам не обязательно быть профессионалом. Самая важная характеристика – это то, что вам интересно узнать о веб-парсинге и интеллектуальном анализе данных. Вы должны быть готовы потратить время на получение знаний, которые преподаются в этом курсе.

После этого курса у вас будут знания и опыт для очистки собственных данных и создания собственного набора данных.

Материалы курса:

5 разделов • 23 лекций • Общая продолжительность 4 ч 25 мин + jupyter notebooks