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Hola a todos, mi nombre es Thomas Laetsch. Actualmente soy científico de datos trabajando en el Centro de Ciencia de Datos de la Universidad de Nueva York.
En este curso, Web Scraping con Python, aprenderás algunas de las técnicas fundamentales en web scraping computacional. Es decir, aprenderás a crear software para automatizar la extracción de datos de fuentes en línea.
Antes de pasar a los detalles y tecnicismos, déjame convencerte de que estas técnicas pueden ser una valiosa adición a tu conocimiento en ciencia de datos, y que este curso será el lugar perfecto para comenzar o fortalecer las piezas fundamentales de este conjunto de habilidades.
Te podrías preguntar por qué las empresas podrían emplear a personas con experiencia en web scraping. ¿Qué pueden ganar las empresas con el web scraping? Bueno, pueden raspar sitios de competidores para recopilar precios de productos o servicios similares para comparar y ajustar sus propios puntos de precio. Pueden raspar reseñas en línea de sus productos o servicios, y recopilar la opinión pública sobre la empresa en general. Pueden raspar sitios de redes sociales u otros foros públicos en busca de información de contacto u otra información de clientes o potenciales clientes, para dirigir recursos de manera significativa hacia este grupo de posibles clientes. ¡Y esta fue solo una lista corta!
Aquí enumeramos algunas cosas divertidas que puedes hacer raspando la web. Podrías buscar tus memes favoritos en tus sitios favoritos. Puedes revisar anuncios clasificados, buscando tus cosas favoritas. Puedes buscar temas de tendencia en sitios de redes sociales. Puedes buscar recetas que te puedan interesar en blogs de cocina. De hecho, ¡hay un montón de cosas que puedes hacer!
Para visualizar mejor el enfoque de lo que aprenderás en estas conferencias y ejercicios, desglosaremos aproximadamente el proceso de web scraping en tres partes.
La primera parte es la configuración, es decir, definir el objetivo o tarea e identificar las fuentes en línea que crees que te ayudarán a lograr el resultado final deseado.
La segunda es la adquisición de estos datos en línea. Esto incluye acceder a los datos, analizar esta información y extraer estos datos en estructuras de datos significativas y útiles.
La tercera es la fase de procesamiento, donde ejecutas estos datos descargados a través de los análisis o procesos necesarios para lograr el objetivo deseado.
Este curso se centra en la fase de adquisición. Para lograr esto, utilizaremos Python y el marco de web crawling Scrapy. Elegimos Scrapy ya que podemos empezar rápidamente y escalar fácilmente a grandes proyectos de scraping. Sin embargo, incluso si no estás convencido de usar Scrapy o Python, aún construirás técnicas e intuición que serán valiosas en cualquier entorno de web scraping computacional que disfrutes.
Así que espero que estés tan emocionado como yo de participar en este curso y adquirir las habilidades para comenzar a raspar la web por las razones que te entusiasmen.
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