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 abgelegt sind. Außerdem lernst du die Grundlagen des Scrapings und Parsens von Webdaten.

Flache Dateien aus dem Web importieren

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

Öffnen und Einlesen von Flatfiles aus dem Web

Nicht-flache Dateien aus dem Web importieren

HTTP-Anfragen zum Importieren von Dateien aus dem Web

HTTP-Anfragen in Python mit urllib ausführen

HTTP-Anfrageergebnisse in Python mit urllib ausgeben

HTTP-Requests in Python mit requests ausführen

Webscraping in Python

HTML mit BeautifulSoup parsen

Eine Webseite mit BeautifulSoup in Daten verwandeln: den Text extrahieren

Eine Webseite mit BeautifulSoup in Daten verwandeln: die Hyperlinks auslesen

Daten aus dem Internet importieren

In diesem Kapitel vertiefst du, wie man Daten aus dem Web importiert. Du lernst die Grundlagen zur Extraktion von Daten aus APIs, verstehst, warum APIs wichtig sind, und übst das Abrufen von Daten anhand der OMDB- und Library-of-C 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

Mit APIs interagieren, um Daten aus dem Web zu importieren

In diesem Kapitel festigst du dein Wissen zur Arbeit mit APIs in einem Deep Dive in die Twitter-Streaming-API. Du lernst, Twitter-Daten in Echtzeit zu streamen und sie zu analysieren und zu visualisieren.

Die Twitter-API und Authentifizierung

Tweets streamen

Twitter-Daten laden und erkunden

Twitter-Daten in einen DataFrame

Ein bisschen Twitter-Textanalyse

Twitter-Daten visualisieren

Abschlussgedanken

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 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?

Interaktive praktische Übung