Das Projekt zur YouTube-Datenbeschaffung und -lagerung hat zum Ziel, Daten von YouTube zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, indem SQL- und MongoDB-Datenbanken verwendet werden, und eine benutzerfreundliche Oberfläche mit Streamlit für die Datenvisualisierung und -exploration zu erstellen.
*Verwendete Technologien:*
Die folgenden Technologien werden in diesem Projekt verwendet:
Python: Die Programmiersprache, die zum Erstellen der Anwendung und für Skriptaufgaben verwendet wird.
Pandas: Eine Bibliothek zur Datenmanipulation, die für die Datenverarbeitung und -analyse verwendet wird.
YouTube API: Die Google API wird verwendet, um Kanal- und Videodaten von YouTube abzurufen.
MongoDB: Eine NoSQL-Datenbank, die als Data Lake zum Speichern der abgerufenen YouTube-Daten dient.
SQL (PostgreSQL): Eine relationale Datenbank, die als Data Warehouse zum Speichern der migrierten YouTube-Daten verwendet wird.
Streamlit: Eine Python-Bibliothek, die zum Erstellen interaktiver Webanwendungen und Datenvisualisierungen verwendet wird.