- 61,550
- 3,377
[Alexander Schlee] [Udemy] Web Scraping for Data Science (Python & Selenium) (2021)
Чему вы научитесь:
- Web Scraping with Selenium (парсинг с помощью Selenium)
- Scraping Tables (парсинг таблиц)
- Combination of Python, Selenium, Pandas (использование Python, Selenium, Pandas )
- Most Important Concepts of XPath (важные концепции XPath)
- Data Extraction for Data Science (извлечение данных для Data Science)
В этом курсе вы изучите основы XPath, Selenium и процесса веб-парсинга. Мы рассмотрим основы, а затем собираемся очищать данные с реальных веб-сайтов. Первым проектом Real Life будет извлечение данных из Yelp, а следующий проект будет охватывать процесс очистки таблиц. Но прежде чем мы начнем с этого проекта из реальной жизни, вы ознакомитесь со всеми базовыми знаниями, необходимыми для его выполнения.
После прохождения этого курса вы будете уверены, что будете использовать Selenium для веб-парсинга в своих личных проектах. Специалистам по данным особенно важно уметь извлекать данные, которые им необходимы для анализа и работы. Вы получите загружаемые файлы, чтобы вы могли обратиться ко всем темам, которые мы рассмотрели в этом курсе. Этот курс будет регулярно обновляться. Моя цель состоит в том, чтобы все мои студенты понимали концепции Selenium, XPath и весь процесс парсинга веб-страниц. Для этого курса полезно знать самые основы программирования на Python.
Материалы курса
5 разделов • 28 лекций • Общая продолжительность 3 ч 21 мин
+ jupyter notebooks
Язык курса - английский + субтитры
Где продаётся?
Войдите, чтобы увидеть контент
Скачать данный курс:
Войдите, чтобы увидеть контент
Скачать еще курсы с этого раздела
- [Udemy] Evgeny Borisov ― Spring AI Pro или про весну искусственного интеллекта глубже (2025)
- [Ольга Назина] Charles Proxy как инструмент тестировщика (2025)
- [Udemy] Evgeny Borisov ― Spring AI или Весна Искусственного Интеллекта (2025)
- [Vibecoder School] Станислав Быстрицкий ― Самый полный курс по вайбкодингу сайтов и веб-приложений
- Продвинутый backend на nodejs за 12 часов [Кирилл Поздняков]