Алан-э-Дейл
Алан-э-Дейл
Редактор
3 года с нами!
Награда за 5000 очков репутации
За 500 сообщений!
- Регистрация
- 25/03/2020
- Сообщения
- 11.278
- Репутация
- 7.424
Автор: Udemy
Название: [Alexander Schlee] Web Scraping APIs for Data Science 2021 (PostgreSQL+Excel) (2021)
![[Udemy] [Alexander Schlee] Web Scraping APIs for Data Science 2021 (PostgreSQL+Excel) (2021)](data:image/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg' width='746' height='238' viewBox%3D'0 0 746 238'%2F%3E "[Udemy] [Alexander Schlee] Web Scraping APIs for Data Science 2021 (PostgreSQL+Excel) (2021)")
Чему вы научитесь:
- web scraping (парсинг)
- data mining (сбор данных)
- output data in Excel (перенос данных в эксель)
- run SQL commands on your dataframe (использование команд SQL)
- data extraction (извлечение данных)
- create your own dataset (создание собственных наборов данных)
- output your dataframe in PostgreSQL (перенос данных в PostgreSQL)
В этом курсе студенты узнают, как очищать данные из API веб-сайта (если таковой имеется). Начнем с основ и проекта начального уровня. После этого будут рассмотрены два разных проекта, а затем продвинутый проект. После очистки данных проекта результаты будут сохранены в файле Excel. В рамках проекта продвинутого уровня мы создадим два разных набора данных по 5000 результатов в каждом. Цель состоит в том, чтобы объединить оба фрейма данных (всего: 10000 результатов), сохранить их в Excel и вывести данные в базу данных PostgreSQL, а также выполнить команды SQL для наших собственных данных.
Требование для прохождения этого курса - базовые знания программирования на Python. Поскольку мы не будем рассматривать очень сложные темы Python, вам не обязательно быть профессионалом. Самая важная характеристика - это то, что вам интересно узнать о веб-парсинге и интеллектуальном анализе данных. Вы должны быть готовы потратить время на получение знаний, которые преподаются в этом курсе.
После этого курса у вас будут знания и опыт для очистки собственных данных и создания собственного набора данных.
Материалы курса
5 разделов • 23 лекций • Общая продолжительность 4 ч 25 мин
+ jupyter notebooks
Язык курса - английский + субтитры
Подробнее:
Скачать:
Название: [Alexander Schlee] Web Scraping APIs for Data Science 2021 (PostgreSQL+Excel) (2021)
Чему вы научитесь:
- web scraping (парсинг)
- data mining (сбор данных)
- output data in Excel (перенос данных в эксель)
- run SQL commands on your dataframe (использование команд SQL)
- data extraction (извлечение данных)
- create your own dataset (создание собственных наборов данных)
- output your dataframe in PostgreSQL (перенос данных в PostgreSQL)
В этом курсе студенты узнают, как очищать данные из API веб-сайта (если таковой имеется). Начнем с основ и проекта начального уровня. После этого будут рассмотрены два разных проекта, а затем продвинутый проект. После очистки данных проекта результаты будут сохранены в файле Excel. В рамках проекта продвинутого уровня мы создадим два разных набора данных по 5000 результатов в каждом. Цель состоит в том, чтобы объединить оба фрейма данных (всего: 10000 результатов), сохранить их в Excel и вывести данные в базу данных PostgreSQL, а также выполнить команды SQL для наших собственных данных.
Требование для прохождения этого курса - базовые знания программирования на Python. Поскольку мы не будем рассматривать очень сложные темы Python, вам не обязательно быть профессионалом. Самая важная характеристика - это то, что вам интересно узнать о веб-парсинге и интеллектуальном анализе данных. Вы должны быть готовы потратить время на получение знаний, которые преподаются в этом курсе.
После этого курса у вас будут знания и опыт для очистки собственных данных и создания собственного набора данных.
Материалы курса
5 разделов • 23 лекций • Общая продолжительность 4 ч 25 мин
+ jupyter notebooks
Язык курса - английский + субтитры
Подробнее:
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
