L’accès aux données dont vous avez besoin peut vous faire ou vous défaire.

C’est pourquoi les entreprises Fortune 500 comme Walmart, CNN, Target et HSBC utilisent le web scraping pour prendre de l’avance et garder une longueur d’avance avec les données.

C’est l’outil de croissance original et l’un de leurs secrets les mieux gardés

… Et cela peut facilement être le vôtre aussi.

De l’usurpation de données à la légalité, en passant par l’exploration de bibliothèques, la maintenance, la surveillance, etc., la création d’un grattoir Web sûr et efficace est une entreprise risquée, mais c’est une compétence dont chaque scientifique des données a besoin dans sa boîte à outils.

Aujourd’hui, nous en construisons un à partir de rayure.

Salut, je m’appelle Jordan Sauchuk. Je suis ingénieur IA et cybersécurité et instructeur SuperDataScience. Je suis ici pour vous guider étape par étape dans la création de scrapers Web personnalisés en Python à l’aide de Selenium, Scrapy et BeautifulSoup.

Bienvenue à Modern Web Scraping en Python.

À la fin de ce cours, vous comprendrez les composants les plus importants du web scraping et serez en mesure de créer vos propres web scrapers pour obtenir de nouvelles données, optimiser les processus internes et plus encore.

De plus, familiarisez-vous avec certaines des techniques de grattage les plus courantes et perfectionnez vos compétences en programmation Python pendant que vous y êtes!

1. Tout d’abord, apprenez les bases du scraping Web, explorez le cadre d’un site Web et préparez votre environnement local à relever des défis de scraping avec Scrapy, BeautifulSoup et Selenium.
2. Ensuite, configurez un robot d’exploration Scrapy et couvrez les détails de base qui peuvent être appliqués à la création de jeux de données ou à l’extraction.
3. Ensuite, couvrez les bases de BeautifulSoup, utilisez la bibliothèque de requêtes et l’analyseur LXML, et passez à l’échelle pour déployer un nouvel algorithme de grattage pour récupérer les informations produit les plus importantes d’Amazon.
4. Quatrièmement, configurez Selenium et déployez-le pour résoudre un défi pratique et réel. De plus, soumettez votre solution pour obtenir des commentaires utiles de ma part.
5. Enfin, testez vos nouvelles compétences sur un projet de cybersécurité qui implique de trouver des données hautement sensibles.

Nous allons coder en Python et utiliser la suite de tests automatisés Selenium, le framework Python Scrapy et la bibliothèque BeautifulSoup pour créer des web scrapers qui peuvent être personnalisés en fonction de vos besoins spécifiques.

Mais ce n’est pas tout ce que vous obtenez.

Accédez à notre forum étudiant où vous pouvez interagir avec moi et vos camarades étudiants. Posez-moi des questions, recevez des commentaires d’autres étudiants et laissez-vous inspirer par les solutions de grattage intelligentes de vos camarades de classe.

Que vous soyez un data scientist, un ingénieur en apprentissage automatique ou en IA qui souhaite accéder à plus de sources de données; un développeur web souhaitant automatiser des tâches, ou un passionné de données avec un général intéressé par la science des données et le web scraping…

Ce cours offre une présentation approfondie des bases, des méthodologies et des approches de scraping Web que vous pouvez facilement appliquer à vos propres projets personnels ou dans le monde réel des affaires.

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