您想利用互联网的力量为您的数据驱动策略提供信息吗？
您是否希望在零售、在线销售、房地产和地理定位服务领域获得优势？
您想将文章和网页中的非结构化数据转化为真正的见解吗？
您想开发尖端分析和可视化以利用万维网吗？
精通网络抓取（和相关分析）可以帮助您利用万维网上免费提供的数据和信息的力量，并将其转化为可操作的见解
我的课程是带有真实网页抓取示例的动手培训 – 您将学习使用重要的 Python 网页抓取库 BeautifulSoup 并从不同的网页中获取信息和见解
我的课程为进行实用的、真实的网络抓取奠定了基础。通过学习本课程，您将在数据科学之旅中向前迈出重要的一步，成为利用万维网的力量获取洞察力的专家。
本课程将帮助您使用称为 GoogleColab 的强大的基于云的 Python 环境，在 BeautifulSoup（用于网页抓取）、Web 数据处理和分析方面获得流畅性。具体来说，你会
精通为 Python 数据科学任务设置和使用 Google CoLab
在维基百科页面上执行常见的网页抓取任务并提取相关信息
处理复杂的网页并提取信息
以可用的形式处理提取的信息
进行基本的地理编码
执行常见的分析和可视化任务
您将从事与 (a) 对伦敦行政区进行地理编码 (b) 量化孟买房地产价格变化 (c) 提取财务报表等相关的实用小型案例研究
为什么要参加本课程？
作者拥有英国牛津大学的硕士学位（地理与环境）。他还在剑桥大学（热带生态与保护）完成了数据科学密集型博士学位。
作者在分析来自不同来源的真实数据和为国际同行评审期刊出版出版物方面有多年的经验。
您将学到：
能够在 Google CoLab 中使用 Python 进行实用的数据科学
网页基础知识
抓取常见的维基百科页面信息
转换复杂的网页信息使用 BeautifulSoup（一个通用的 Python 库）
基本地理编码
数据处理和清理以从中提取信息抓取的数据
分析抓取和清理的数据 以获得可行的见解
数据可视化
与实际示例一起工作 – (a) 对伦敦自治市镇进行地理编码 (b) 获取孟买的公寓价格 (c) 提取亚马逊评论
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English + srt | Duration: 51 lectures (5h 47m) | Size: 2.25 GB
Retrieve Information from Webpages Using Python and Google CoLab for Analytics and Insights
