Das Web ist eine reichhaltige Datenquelle, aus der du vielfältige Erkenntnisse gewinnen kannst. In diesem Kapitel lernst du, wie du Daten aus dem Web beziehst – egal, ob sie in Dateien oder in HTML gespeichert sind. Außerdem lernst du die Grundlagen des Scrapens und Parsens von Webdaten.

Flache Dateien aus dem Web importieren

Flache Dateien aus dem Web importieren: jetzt bist du dran!

Flache Dateien aus dem Web öffnen und lesen

Import von nicht-flachen Dateien aus dem Web

HTTP-Requests zum Import von Dateien aus dem Web

HTTP-Anfragen in Python mit urllib

Ausgabe von HTTP-Request-Ergebnissen in Python mit urllib

HTTP-Requests in Python mit „requests“ ausführen

Webscraping in Python

HTML mit BeautifulSoup parsen

Eine Webseite mit BeautifulSoup in Daten umwandeln: Text extrahieren

Eine Webseite mit BeautifulSoup in Daten umwandeln: Hyperlinks abrufen

Daten aus dem Internet importieren

In diesem Kapitel vertiefst du dein Verständnis dafür, wie man Daten aus dem Web importiert. Du lernst die Grundlagen des Datenabrufs aus APIs, verstehst, warum APIs wichtig sind, und übst das Extrahieren von Daten anhand der OMDB- und Library-of-Congress-APIs.

Einführung in APIs und JSON

Was genau ist JSON?

Ein JSON laden und erkunden

Dein JSON erkunden

APIs und Interaktion mit dem World Wide Web

Was ist eine API?

API-Anfragen

JSON – vom Web nach Python

Die Wikipedia-API erkunden

Mit APIs interagieren, um Daten aus dem Web zu importieren

In diesem Kapitel festigst du dein Wissen zur Arbeit mit APIs anhand eines Deep Dives in die Twitter-Streaming-API. Du lernst, wie du Twitter-Daten in Echtzeit streamst und wie du sie analysierst und visualisierst.

Die Twitter-API und Authentifizierung

Tweets streamen

Twitter-Daten laden und erkunden

Twitter-Daten in einen DataFrame

Etwas Twitter-Textanalyse

Twitter-Daten plotten

Abschließende Gedanken

Tiefer eintauchen in die Twitter-API

Latitudes (XLS)

Tweets

Red wine quality

Course Glossary

Als Data Scientist musst du Daten bereinigen, aufbereiten und transformieren, visualisieren, Vorhersagemodelle erstellen und diese interpretieren. Bevor das alles möglich ist, musst du jedoch wissen, wie du Daten in Python bekommst. Im Vorgängerkurs hast du viele Wege kennengelernt, Daten in Python zu importieren: aus Flatfiles wie .txt und .csv; aus dateitypspezifischen Formaten anderer Software wie Excel-Tabellen sowie Stata-, SAS- und MATLAB-Dateien; und aus relationalen Datenbanken wie SQLite und PostgreSQL. In diesem Kurs erweiterst du dieses Wissen, indem du lernst, Daten aus dem Web zu importieren und Daten aus Application Programming Interfaces (APIs) abzurufen – zum Beispiel aus der Twitter-Streaming-API, mit der sich Tweets in Echtzeit streamen lassen.

Die Videos enthalten Live-Transkripte, die du unten links im Video über „Show transcript“ einblenden kannst.
Das Kursglossar findest du rechts im Bereich „Resources“.
Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in der qualifizierten Bewertung mindestens 70 % erreichen. Du gelangst zur Bewertung, indem du rechts auf den Hinweis zu den CPE-Credits klickst.

Introduction to Importing Data in Python

Lernen Sie, wie man Daten aus dem Web und APIs wie der Twitter-Streaming-API in Python importiert.

Intermediate Importing Data in Python

Vertiefe deine Kenntnisse zum Datenimport in Python und erlerne den Umgang mit Web- und API-Daten.

Die Twitter-API und Authentifizierung

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