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https://oxy.yt/1yT0Alors que les volumes de données augmentent chaque jour, de plus en plus d'entreprises commencent à réaliser les avantages de la collecte de données web publiques. Cependant, plutôt que de se précipiter, il est important de prendre du recul et de réfléchir aux objectifs, aux capacités et aux ressources de votre entreprise – surtout lors de la collecte à grande échelle.
Dans cette vidéo sur l'extraction de données web publiques, vous apprendrez comment la collecte de données à grande échelle peut bénéficier aux entreprises commerciales et comment le faire efficacement. Nous discuterons de ce qui définit la collecte de données web publiques à grande échelle, des défis courants et comment les éviter.
Pour construire un pipeline d'extraction de données évolutif, vous aurez besoin de trois composants principaux : le scraping, le stockage et le traitement. Nous discuterons de chacun d'eux en détail et examinerons les différents outils qui peuvent être utilisés pour chaque élément et comment les choisir. En apprenant sur chacun de ces composants, il deviendra plus clair comment tirer le meilleur parti de vos processus de collecte de données web publiques.
De plus, en parlant d'extraction de données évolutive, nous ne pouvons pas passer sous silence le sujet du web scraping. Nous vous montrerons un exemple de web scraping en action et soulignerons les éléments essentiels à retenir, tels que l'installation du langage de programmation et des bibliothèques, la configuration d'un IDE et l'exécution du parsing des données. Assurez-vous de rester jusqu'à la fin de la vidéo car nous parlerons des serveurs proxy et de leur utilisation pour la collecte de données web publiques à grande échelle. Apprenez également la différence entre les proxies de centre de données et résidentiels et comment choisir le bon pour votre projet de scraping.
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0:00 Intro
0:28 Applications et défis de la collecte de données
01:14 Comment extraire des données web publiques à grande échelle ?
02:42 APIs Scraper pour la collecte de données à grande échelle
04:49 Stockage et traitement des données évolutifs
06:16 Exemple de web scraping de données web publiques
08:00 Proxies pour extraire des données web publiques
09:59 Conclusion
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