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Olá a todos, meu nome é Thomas Laetsch. Atualmente sou cientista de dados trabalhando no Centro de Ciência de Dados da Universidade de Nova York.
Neste curso, Web Scraping com Python, você aprenderá algumas das técnicas fundamentais em web scraping computacional. Ou seja, você aprenderá a criar software para automatizar a extração de dados de fontes online.
Antes de passar para os detalhes e tecnicidades, deixe-me convencê-lo de que essas técnicas podem ser uma adição valiosa ao seu conhecimento em ciência de dados, e que este curso será o lugar perfeito para começar ou fortalecer as bases desse conjunto de habilidades.
Você pode se perguntar por que as empresas podem empregar pessoas com experiência em web scraping? O que as empresas podem ganhar com web scraping? Bem, elas podem extrair dados de sites concorrentes para coletar preços de produtos ou serviços semelhantes para comparar e ajustar seus próprios pontos de preço. Elas podem extrair avaliações online de seus produtos ou serviços e coletar a opinião pública sobre a empresa em geral. Elas podem extrair dados de redes sociais ou outros fóruns públicos em busca de informações de contato ou outros dados de clientes ou potenciais clientes, para direcionar recursos de forma significativa a esse grupo de possíveis consumidores. E essa foi apenas uma lista curta!
Aqui listamos algumas coisas divertidas que você pode fazer ao raspar a web. Você pode procurar seus memes favoritos em seus sites preferidos. Você pode vasculhar anúncios classificados em busca de suas coisas favoritas. Você pode procurar por tópicos em alta nas redes sociais. Você pode procurar por receitas que possam te interessar em blogs de culinária. Na verdade, há muito que você pode fazer!
Para visualizar melhor o foco do que você aprenderá nessas palestras e exercícios, vamos dividir grosseiramente o pipeline de web scraping em três partes.
A primeira parte é a configuração, ou seja, definir o objetivo ou tarefa e identificar as fontes online que você acredita que ajudarão a alcançar o resultado final desejado.
A segunda é a aquisição desses dados online. Isso inclui acessar os dados, analisar essas informações e extrair esses dados em estruturas de dados significativas e úteis.
A terceira é a fase de processamento, onde você executa esses dados baixados por meio de quaisquer análises ou processos necessários para alcançar o objetivo desejado.
Este curso foca na fase de aquisição. Para isso, usaremos Python e o framework de web crawling Scrapy. Escolhemos o Scrapy porque podemos começar rapidamente e escalar facilmente para grandes projetos de scraping. No entanto, mesmo que você não esteja convencido a usar o Scrapy ou Python, você ainda desenvolverá técnicas e intuições que serão valiosas em qualquer ambiente de web scraping computacional que você escolher!
Então, espero que você esteja tão empolgado quanto eu para participar deste curso e adquirir as habilidades para começar a raspar a web por qualquer motivo que te entusiasme!
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