The web is a rich source of data from which you can extract various types of insights and findings. In this chapter, you will learn how to get data from the web, whether it is stored in files or in HTML. You'll also learn the basics of scraping and parsing web data.

Importing flat files from the web

Importing flat files from the web: your turn!

Opening and reading flat files from the web

Importing non-flat files from the web

HTTP requests to import files from the web

Performing HTTP requests in Python using urllib

Printing HTTP request results in Python using urllib

Performing HTTP requests in Python using requests

Scraping the web in Python

Parsing HTML with BeautifulSoup

Turning a webpage into data using BeautifulSoup: getting the text

Turning a webpage into data using BeautifulSoup: getting the hyperlinks

Importing data from the Internet

In this chapter, you will gain a deeper understanding of how to import data from the web. You will learn the basics of extracting data from APIs, gain insight on the importance of APIs, and practice extracting data by diving into the OMDB and Library of Congress APIs.

API'lere ve JSON'lara Giriş

Hızlı sınav: JSON tam olarak nedir?

Bir JSON'ı yükleme ve keşfetme

Hızlı test: JSON'unu keşfet

API'ler ve dünya çapındaki web ile etkileşim

Hızlı sınav: API nedir?

API istekleri

JSON–web’den Python’a

Wikipedia API’sini incelemek

Interacting with APIs to import data from the web

In this chapter, you will consolidate your knowledge of interacting with APIs in a deep dive into the Twitter streaming API. You'll learn how to stream real-time Twitter data, and how to analyze and visualize it.

The Twitter API and Authentication

Streaming tweets

Load and explore your Twitter data

Twitter data to DataFrame

A little bit of Twitter text analysis

Plotting your Twitter data

Final Thoughts

Diving  deep into the Twitter API

Latitudes (XLS)

Tweets

Red wine quality

Course Glossary

Bir veri bilimcisi olarak veriyi temizlemen, düzenlemen, dönüştürmen, görselleştirmen, öngörüsel modeller kurman ve bu modelleri yorumlaman gerekecek. Ancak bunları yapmadan önce, veriyi Python'a nasıl alacağını bilmelisin. Bu kursun ön bölümünde, veriyi Python'a içe aktarmanın pek çok yolunu öğrendin: .txt ve .csv gibi düz dosyalardan; Excel tabloları, Stata, SAS ve MATLAB dosyaları gibi başka yazılımlara özgü dosyalardan; ve SQLite ile PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarından. Bu kursta, web'den veri içe aktarmayı ve Twitter akış API'si gibi Uygulama Programlama Arayüzlerinden (API'ler) veri çekmeyi öğrenerek bilgi birikimini genişleteceksin; bu API, gerçek zamanlı tweet akışı yapmamıza olanak tanır.

Videolarda, sol alt köşedeki "Show transcript"e tıklayarak açabileceğin canlı altyazılar bulunuyor.
Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.
CPE kredilerini almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede yüzde 70 puana ulaşman gerekir. Değerlendirmeye, sağdaki CPE kredileri duyurusuna tıklayarak gidebilirsin.

Introduction to Importing Data in Python

Python'a veri aktarmayı, web ve API'lerden veri çekmeyi öğrenin; örneğin, Twitter API ile anlık tweetler.

Python'da Orta Düzey Veri İçe Aktarma

Python ile veri içe aktarma becerilerinizi geliştirin ve web ile API verileriyle çalışmayı öğrenin.

Veri Mühendisi Python'da

Veri Bilimci Python'da

Verileri İçe Aktarma ve Temizleme  Python'da

Hızlı sınav: JSON tam olarak nedir?

Python'da Orta Düzey Veri İçe Aktarma

Uygulamalı interaktif egzersiz