Le web est une source riche de données qui permet d’extraire différents types d’informations et d’enseignements. 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 de l’analyse 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

Demandes HTTP pour l'importation de fichiers depuis le Web

Effectuer des requêtes HTTP en Python avec urllib

Afficher le résultat d’une requête HTTP en Python avec urllib

Effectuer des requêtes HTTP en Python avec requests

Explorer le Web avec 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 votre compréhension de l’importation de données depuis le web. Vous apprendrez les bases de l’extraction de données via des API, comprendrez l’importance des API et vous vous entraînerez à extraire des données en explorant les API OMDB et Library of Congress.

Introduction aux API et aux JSON

Petit quiz : qu’est-ce qu’un JSON, exactement ?

Charger et explorer un JSON

Petit quiz : explorer votre JSON

Les API et l'interaction avec le World Wide Web

Petit quiz : qu’est-ce qu’une API ?

Requêtes 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 grâce à une exploration approfondie de la Twitter streaming API. Vous apprendrez à diffuser des données Twitter en temps réel, 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

Réflexions finales

Approfondir l’API Twitter

Latitudes (XLS)

Tweets

Red wine quality

Course Glossary

En tant que data scientist, vous devrez nettoyer des données, les manipuler et les transformer, les visualiser, créer des modèles prédictifs et interpréter ces modèles. Avant cela, vous devez savoir comment importer des données dans Python. Dans le préquel de ce cours, vous avez appris de nombreuses façons d’importer des données dans Python : à partir de fichiers plats comme .txt et .csv ; à partir de fichiers natifs d’autres logiciels comme les feuilles de calcul Excel, les fichiers Stata, SAS et MATLAB ; et depuis des bases de données relationnelles comme SQLite et PostgreSQL. Dans ce cours, vous allez approfondir ces connaissances en apprenant à importer des données depuis le web et à récupérer des données via des Application Programming Interfaces — API — comme la Twitter streaming API, qui permet de diffuser des tweets en temps réel. 

Les vidéos contiennent des transcriptions synchronisées 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’encart 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

Petit quiz : qu’est-ce qu’un JSON, exactement ?

Exercice interactif pratique