Internet to bogate źródło danych, z których można czerpać różnorodne informacje i wnioski. W tym rozdziale dowiesz się, jak pobierać dane z sieci – zarówno przechowywane w plikach, jak i osadzone w HTML. Poznasz też podstawy scrapingu i parsowania danych ze stron internetowych.

Importowanie plików tekstowych z sieci

Importowanie plików płaskich z sieci: twoja kolej!

Otwieranie i odczytywanie plików płaskich z internetu

Importowanie plików niezłożonych z internetu

Żądania HTTP do importowania plików z sieci

Wysyłanie żądań HTTP w Pythonie z użyciem urllib

Wyświetlanie wyników żądań HTTP w Pythonie za pomocą urllib

Wykonywanie żądań HTTP w Pythonie za pomocą requests

Ekstrakcja danych z sieci w Pythonie

Parsowanie HTML z BeautifulSoup

Zamiana strony internetowej w dane za pomocą BeautifulSoup: pobieranie tekstu

Przekształcanie strony internetowej w dane za pomocą BeautifulSoup: pobieranie hiperłączy

Importowanie danych z internetu

W tym rozdziale pogłębisz wiedzę na temat importowania danych z internetu. Nauczysz się podstaw pobierania danych z API, zrozumiesz, dlaczego API są tak ważne, i przećwiczysz ekstrakcję danych, pracując z OMDB API oraz API Biblioteki Kongresu.

Wprowadzenie do API i JSON

Krótki quiz: Czym właściwie jest JSON?

Wczytywanie i eksploracja pliku JSON

Szybki quiz: eksploracja JSON-a

API i interakcja ze światową siecią

Szybki quiz: Czym jest API?

Zapytania do API

JSON – z internetu do Pythona

Sprawdzamy Wikipedia API

Korzystanie z API do importowania danych z sieci

W tym rozdziale utrwalisz wiedzę na temat korzystania z API, szczegółowo analizując Twitter Streaming API. Dowiesz się, jak strumieniować dane z Twittera w czasie rzeczywistym, oraz jak je analizować i wizualizować.

Twitter API i uwierzytelnianie

Strumieniowanie tweetów

Wczytaj i zbadaj dane z Twittera

Dane z Twittera w DataFrame

Krótka analiza tekstu tweetów

Wizualizacja danych z Twittera

Podsumowanie

Głębsze spojrzenie na Twitter API

Latitudes (XLS)

Course Glossary

Tweets

Red wine quality

Jako analityk danych będziesz czyścić dane, przekształcać je, wizualizować, budować modele predykcyjne i interpretować ich wyniki. Zanim jednak do tego przejdziesz, musisz wiedzieć, jak wczytywać dane do Pythona. W pierwszej części tego kursu poznałeś wiele sposobów importowania danych: z plików płaskich, takich jak .txt i .csv; z plików charakterystycznych dla innych programów, takich jak arkusze Excel, pliki Stata, SAS i MATLAB; a także z relacyjnych baz danych, takich jak SQLite i PostgreSQL. W tym kursie rozwiniesz tę wiedzę – nauczysz się importować dane z internetu oraz pobierać je za pomocą interfejsów programowania aplikacji, czyli API, takich jak Twitter Streaming API, które umożliwia strumieniowanie tweetów w czasie rzeczywistym.

Filmy wideo zawierają transkrypcje na żywo – możesz je wyświetlić, klikając „Pokaż transkrypcję" w lewym dolnym rogu odtwarzacza.
Glosariusz kursu znajdziesz po prawej stronie, w sekcji zasobów.
Aby uzyskać punkty CPE, ukończ kurs i zdobądź co najmniej 70% punktów w kwalifikowanej ocenie. Do oceny możesz przejść, klikając informację o punktach CPE po prawej stronie.

Introduction to Importing Data in Python

Naucz się importować dane do Pythona z sieci i API, np. Twitter, aby strumieniować tweety na żywo.

Importowanie danych w Pythonie – poziom średniozaawansowany

Ulepsz umiejętność importowania danych w Pythonie i naucz się pracować z danymi z sieci i API.

Inżynier danych w Pythonie

Data Scientist w Pythonie

Importowanie i czyszczenie danych  w Pythonie

Krótki quiz: Czym właściwie jest JSON?

Importowanie danych w Pythonie – poziom średniozaawansowany

Interaktywne ćwiczenie praktyczne