The web is a rich source of data from which you can extract various types of insights and findings. In this chapter, you will learn how to get data from the web, whether it is stored in files or in HTML. You'll also learn the basics of scraping and parsing web data.

Importing flat files from the web

Importing flat files from the web: your turn!

Opening and reading flat files from the web

Importing non-flat files from the web

HTTP requests to import files from the web

Performing HTTP requests in Python using urllib

Printing HTTP request results in Python using urllib

Performing HTTP requests in Python using requests

Scraping the web in Python

Parsing HTML with BeautifulSoup

Turning a webpage into data using BeautifulSoup: getting the text

Turning a webpage into data using BeautifulSoup: getting the hyperlinks

Importing data from the Internet

In this chapter, you will gain a deeper understanding of how to import data from the web. You will learn the basics of extracting data from APIs, gain insight on the importance of APIs, and practice extracting data by diving into the OMDB and Library of Congress APIs.

Einführung in APIs und JSON

Kurztest: Was genau ist ein JSON?

Ein JSON laden und erkunden

Kurztest: Dein JSON erkunden

APIs und Interaktion mit dem World Wide Web

Kurztest: Was ist eine API?

API-Requests

JSON – vom Web zu Python

Die Wikipedia-API ausprobieren

Interacting with APIs to import data from the web

In this chapter, you will consolidate your knowledge of interacting with APIs in a deep dive into the Twitter streaming API. You'll learn how to stream real-time Twitter data, and how to analyze and visualize it.

The Twitter API and Authentication

Streaming tweets

Load and explore your Twitter data

Twitter data to DataFrame

A little bit of Twitter text analysis

Plotting your Twitter data

Final Thoughts

Diving  deep into the Twitter API

Latitudes (XLS)

Tweets

Red wine quality

Course Glossary

Als Data Scientist musst du Daten bereinigen, aufbereiten und transformieren, visualisieren, Vorhersagemodelle bauen und diese interpretieren. Bevor das alles möglich ist, musst du jedoch wissen, wie du Daten in Python bekommst. Im Vorkurs 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 Dateien aus Stata, SAS und MATLAB; 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 sie aus Application Programming Interfaces (APIs) zu beziehen — etwa 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.

Importing Data in Python (Fortgeschritten)

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

Dateningenieur in Python

Datenwissenschaftler/in in Python

Datenimport/-bereinigung  in Python

Kurztest: Was ist eine API?

Importing Data in Python (Fortgeschritten)

Interaktive Übung