Build your ultimate AI agent
课程介绍
作为数据科学家，您需要清洗数据、整理并处理数据、进行可视化、构建预测模型并解释模型。不过，在此之前，您需要先掌握如何将数据导入 Python。在本课程的前导课程中，您已经学习了多种将数据导入 Python 的方法：从 .txt、.csv 等平面文件；从其他软件的原生文件（如 Excel 电子表格、Stata、SAS 和 MATLAB 文件）；以及从关系型数据库（如 SQLite 和 PostgreSQL）。在本课程中，您将进一步学习如何从网络导入数据，并通过应用程序编程接口（API）获取数据，例如 Twitter 流式 API，它可以让我们实时获取推文流。视频包含实时字幕，您可以点击视频左下角的 "Show transcript" 展开查看。
课程术语表位于右侧的资源部分。
若要获得 CPE 学分，您需要完成课程并在合格测评中达到 70% 的分数。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入测评。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
从互联网导入数据
互联网是丰富的数据来源，您可以从中提取各种洞见与结论。本章将介绍如何从网络获取数据，无论数据存储在文件中还是嵌在 HTML 中。您还将学习抓取与解析网页数据的基础方法。
- 从网络导入平面文件50 经验值
- 从网页导入平面文件：轮到您了！100 经验值
- 从网页打开并读取平面文件100 经验值
- 从网页导入非平面文件100 经验值
- 通过 HTTP 请求从网页导入文件50 经验值
- 在 Python 中使用 urllib 执行 HTTP 请求100 经验值
- 使用 urllib 在 Python 中打印 HTTP 请求结果100 经验值
- 在 Python 中使用 requests 执行 HTTP 请求100 经验值
- 使用 Python 抓取网页50 经验值
- 使用 BeautifulSoup 解析 HTML100 经验值
- 使用 BeautifulSoup 将网页转为数据：提取文本100 经验值
- 用 BeautifulSoup 将网页转为数据：获取超链接100 经验值
2
与 API 交互以从网络导入数据
本章将加深您对如何从网络导入数据的理解。您将学习从 API 提取数据的基础知识，了解 API 的重要性，并通过深入 OMDB 与美国国会图书馆 API 的实操来练习数据提取。
3
深入探索 Twitter API
本章将通过深入学习 Twitter 流式 API，巩固您在与 API 交互方面的知识。您将学习如何流式获取 Twitter 的实时数据，以及如何对其进行分析与可视化。
Python 数据导入进阶
课程完成
