• СОЛНЕЧНЫЕ СКИДКИ НА ЗНАНИЯ!

    Получите вечный Премиум доступ к более чем 100 000 курсов + приватный раздел за 700  500 рублей

    Премиум PRO +Guard.ws + Elements.Envato + доступ к удалённым курсам и книгам 1200  1000 рублей

    Подписка действует на все доступные курсы!

    Акция действует до 24 Сентября включительно!

    Оформить подписку Подробнее

На английском [Alexander Schlee] Web Scraping APIs for Data Science 2021 (PostgreSQL+Excel) [Udemy] (2021)

Flesh
Flesh
Модератор
Сообщения
54,831
Реакции
169,933
Автор: Alexander Schlee
Название: Web Scraping APIs for Data Science 2021 (PostgreSQL+Excel) [Udemy] (2021)

TM7tEdC


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

Скачать:
 
Сверху