Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Als Data Scientist musst du Daten bereinigen, aufbereiten und transformieren, visualisieren, Vorhersagemodelle bauen und diese interpretieren. Bevor das alles möglich ist, musst du jedoch wissen, wie du Daten in Python bekommst. Im Vorkurs hast du viele Wege kennengelernt, Daten in Python zu importieren: aus Flatfiles wie .txt und .csv; aus dateitypspezifischen Formaten anderer Software wie Excel-Tabellen sowie Dateien aus Stata, SAS und MATLAB; und aus relationalen Datenbanken wie SQLite und PostgreSQL. In diesem Kurs erweiterst du dieses Wissen, indem du lernst, Daten aus dem Web zu importieren und sie aus Application Programming Interfaces (APIs) zu beziehen — etwa der Twitter-Streaming-API, mit der sich Tweets in Echtzeit streamen lassen.Die Videos enthalten Live-Transkripte, die du unten links im Video über "Show transcript" einblenden kannst.
Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Resources.
Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in der qualifizierten Bewertung mindestens 70 % erreichen. Du gelangst zur Bewertung, indem du rechts auf den Hinweis zu den CPE-Credits klickst.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Daten aus dem Internet importieren
Das Web ist eine reichhaltige Datenquelle, aus der du vielfältige Erkenntnisse gewinnen kannst. In diesem Kapitel lernst du, wie du Daten aus dem Web beziehst — egal, ob sie in Dateien oder in HTML abgelegt sind. Außerdem lernst du die Grundlagen des Scrapings und Parsens von Webdaten.
- Flache Dateien aus dem Web importieren50 XP
- Flache Dateien aus dem Web importieren: jetzt bist du dran!100 XP
- Öffnen und Einlesen von Flatfiles aus dem Web100 XP
- Nicht-flache Dateien aus dem Web importieren100 XP
- HTTP-Anfragen zum Importieren von Dateien aus dem Web50 XP
- HTTP-Anfragen in Python mit urllib ausführen100 XP
- HTTP-Anfrageergebnisse in Python mit urllib ausgeben100 XP
- HTTP-Requests in Python mit requests ausführen100 XP
- Webscraping in Python50 XP
- HTML mit BeautifulSoup parsen100 XP
- Eine Webseite mit BeautifulSoup in Daten verwandeln: den Text extrahieren100 XP
- Eine Webseite mit BeautifulSoup in Daten verwandeln: die Hyperlinks auslesen100 XP
2
Mit APIs interagieren, um Daten aus dem Web zu importieren
In diesem Kapitel vertiefst du, wie man Daten aus dem Web importiert. Du lernst die Grundlagen zur Extraktion von Daten aus APIs, verstehst, warum APIs wichtig sind, und übst das Abrufen von Daten anhand der OMDB- und Library-of-C Congress-APIs.
3
Tiefer eintauchen in die Twitter-API
In diesem Kapitel festigst du dein Wissen zur Arbeit mit APIs in einem Deep Dive in die Twitter-Streaming-API. Du lernst, Twitter-Daten in Echtzeit zu streamen und sie zu analysieren und zu visualisieren.
Importing Data in Python (Fortgeschritten)
Kurs
abgeschlossen
