课程主页: https://www.udemy.com/course/practical-python-for-data-apis-web-scraping/
在数据科学领域,许多关注点都集中在构建和优化机器学习模型上,而往往忽视了获取和预处理数据的关键步骤,尤其是当数据来自API时。数据科学家通常接收到的数据已被清理和整理好,通常是Excel或CSV格式,这得益于数据工程师的努力。这种情况可能导致技能上的脱节,因为获取和准备原始数据是任何数据专业人士必备的重要技能。
今天,我要推荐的Udemy课程是《实践Python:数据API与网页抓取》。该课程旨在弥补这一缺口,教你如何使用Python从各种类型的API中获取数据。此外,当数据并不通过API方便获取时,你还将学习如何使用网页抓取技术直接从网站收集所需的信息。
在这个实用的课程中,我将引导你完成从获取到整理数据的每一个步骤,使用强大的Python库,如Selenium、Requests和Pandas。课程中,你将学习如何处理原始数据通常以杂乱格式出现,并需要大量清理和处理。完成数据清理后,我们将导出数据为CSV或Excel表格,并深入研究如何使用Python的可视化库来呈现这些数据。
更重要的是,除了获取和处理数据,你还将掌握如何将代码重构为可重用的函数和自定义模块,确保你的工作高效且适应未来的项目。
总的来说,这门课程非常适合希望提升数据获取和预处理能力的学习者。如果你想在数据科学领域更进一步,这门课程绝对值得推荐!
课程主页: https://www.udemy.com/course/practical-python-for-data-apis-web-scraping/