Le web est une source riche de données permettant d’extraire divers enseignements et insights. Dans ce chapitre, vous allez apprendre à récupérer des données depuis le web, qu’elles soient stockées dans des fichiers ou dans du HTML. Vous verrez aussi les bases du scraping et du parsing de données web.

Importer des fichiers plats depuis le web

Importer des fichiers plats depuis le web : à vous de jouer !

Ouvrir et lire des fichiers plats depuis le web

Importer des fichiers non plats depuis le web

Requêtes HTTP pour importer des fichiers depuis le Web

Effectuer des requêtes HTTP en Python avec urllib

Afficher en Python les résultats d’une requête HTTP avec urllib

Effectuer des requêtes HTTP en Python avec requests

Scraper le web en Python

Analyser du HTML avec BeautifulSoup

Transformer une page web en données avec BeautifulSoup : récupérer le texte

Transformer une page web en données avec BeautifulSoup : récupérer les hyperliens

Importer des données depuis Internet

Dans ce chapitre, vous allez approfondir l’importation de données depuis le web. Vous verrez les principes de l’extraction de données à partir d’API, comprendrez leur importance et vous vous exercerez à extraire des données en explorant les API OMDB et Library of Congress.

Introduction aux API et aux JSON

Quiz éclair : qu’est-ce qu’un JSON, exactement ?

Charger et explorer un JSON

Quiz éclair : explorer votre JSON

Les API et l’interaction avec le World Wide Web

Quiz éclair : qu’est-ce qu’une API ?

Requêtes d’API

JSON : du web à Python

Explorer l’API de Wikipedia

Interagir avec des API pour importer des données du web

Dans ce chapitre, vous consoliderez vos connaissances sur l’interaction avec des API à travers une exploration approfondie de la Twitter streaming API. Vous apprendrez à diffuser en temps réel des données Twitter, puis à les analyser et à les visualiser.

L’API Twitter et l’authentification

Diffuser des tweets en continu

Charger et explorer vos données Twitter

Des données Twitter vers un DataFrame

Un peu d’analyse de texte sur Twitter

Visualiser vos données Twitter

Dernières réflexions

Approfondir la Twitter API

Latitudes (XLS)

Tweets

Red wine quality

Course Glossary

En tant que data scientist, vous devrez nettoyer des données, les transformer, les explorer, les visualiser, construire des modèles prédictifs et interpréter ces modèles. Mais avant tout, vous devez savoir comment importer des données dans Python. Dans le préquel de ce cours, vous avez appris plusieurs façons d’importer des données dans Python : à partir de fichiers plats comme .txt et .csv ; à partir de fichiers natifs d’autres logiciels tels que des feuilles de calcul Excel, des fichiers Stata, SAS et MATLAB ; et à partir de bases de données relationnelles comme SQLite et PostgreSQL. Dans ce cours, vous allez enrichir ces connaissances en apprenant à importer des données depuis le web et à extraire des données d’API (Application Programming Interfaces), comme la Twitter streaming API, qui permet de diffuser des tweets en temps réel.

Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Show transcript » en bas à gauche des vidéos.
Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section Ressources.
Pour obtenir des crédits CPE, vous devez terminer le cours et atteindre un score de 70 % à l’évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l’évaluation en cliquant sur l’encadré des crédits CPE à droite.

Introduction to Importing Data in Python

Apprenez à importer des données en Python depuis le web et des API, comme l'API Twitter pour des tweets.

Importation intermédiaire de données en Python

Améliorez vos compétences en importation de données Python et apprenez à manipuler des données web et API.

Ingénieur de données en Python

Scientifique des données en Python

Importation et nettoyage des données  en Python

Quiz éclair : qu’est-ce qu’un JSON, exactement ?

Importation intermédiaire de données en Python

Exercice interactif pratique