In diesem Video führe ich durch eine End-to-End ETL (Extract, Transform, Load)-Pipeline, die mit realen Immobiliendaten von MagicBricks erstellt wurde.
Das Projekt zeigt, wie unstrukturierte Webdaten in saubere, analysierbare CSV-Dateien mit Python, Pandas und Streamlit umgewandelt werden können.
Dieses Projekt behandelt:
* Web Scraping mit Python Requests & BeautifulSoup
* Umgang mit unstrukturierten und inkonsistenten Webdaten
* Datenbereinigung, Normalisierung und Umgang mit fehlenden Werten mit Pandas
* Erstellung einer einfachen Streamlit-Oberfläche zur Datenexploration und zum Download
* Eleganter Umgang mit realen Scraping-Problemen, einschließlich 403 Forbidden-Fehlern in Cloud-Umgebungen mit einem Demo-Fallback-Modus
Anstatt zu scheitern, wenn das Scraping blockiert wird, wechselt die Pipeline intelligent zu Beispieldatensätzen, um sicherzustellen, dass der ETL-Fluss End-to-End funktioniert und zuverlässig bleibt.
Dieses Projekt ist ideal für:
* Datenengineering-Portfolios
* Python- und ETL-Lernende
* Datenanalysten und Data Scientists, die mit Webdaten arbeiten
Wenn Sie dies hilfreich fanden, können Sie gerne liken, teilen und abonnieren, um mehr Projekte im Bereich Datenengineering aus der Praxis zu erhalten.