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

Importieren von Flat Files aus dem Web

Importieren von Flat Files aus dem Web: Du bist dran!

Öffnen und Lesen von Flat Files aus dem Web

Importieren von nicht-flachen Dateien aus dem Web

HTTP Anfragen zum Importieren von Dateien aus dem Web

Durchführen von HTTP Anfragen in Python mit urllib

Drucken von HTTP Anfrageergebnissen in Python mit urllib

Ausführen von HTTP Anfragen in Python mit requests

Scraping des Webs in Python

Parsing HTML mit BeautifulSoup

Eine Webseite mit BeautifulSoup in Daten verwandeln: den Text erhalten

Eine Webseite mit BeautifulSoup in Daten verwandeln: die Hyperlinks erhalten

Daten aus dem Internet importieren

In diesem Kapitel vertiefst du, 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 am Beispiel der OMDB- und Library-of-C Congress-APIs.

Einführung in APIs und JSONs

Quizfrage: Was genau ist JSON?

Laden und Erkunden einer JSON

Quizfrage: Erforsche deine JSON

APIs und die Interaktion mit dem World Wide Web

Quizfrage: Was ist eine API?

API Anfragen

JSON-vom Web zu Python

Ein Blick in die Wikipedia API

Mit APIs interagieren, um Daten aus dem Web zu importieren

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

Der Twitter API und die Authentifizierung

Tweets streamen

Lade und erkunde deine Twitter-Daten

Twitter-Daten in DataFrame

Ein bisschen Twitter-Textanalyse

Plotten deiner Twitter-Daten

Abschließende Gedanken

Tief eintauchen in die Twitter-API

Latitudes (XLS)

Tweets

Red wine quality

Course Glossary

Als Data Scientist musst du Daten bereinigen, aufbereiten und transformieren, visualisieren, prädiktive Modelle erstellen und diese interpretieren. Bevor das geht, musst du jedoch wissen, wie du Daten in Python bekommst. Im Vorkurs zu diesem Kurs hast du viele Möglichkeiten kennengelernt, Daten in Python zu importieren: aus Flat Files wie .txt und .csv; aus Dateien 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 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 im qualifizierenden Assessment mindestens 70 % erreichen. Zum Assessment gelangst du über den CPE-Credits-Hinweis auf der rechten Seite.

Introduction to Importing Data in Python

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

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in Python

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

Quizfrage: Was ist eine API?

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in Python

Interaktive Übung