آموزش وب اسکرپینگ ویدیویی-۲۰۲۵ کاملترین آموزش Web Scraping

اولین گام در هر فرآیند ساخت مدل درک داده‌ها است که به صورت گرافیکی یا تحلیلی انجام‌پذیر است. هنگامی که داده‌ها پیچیده هستند، ادغام فرآیندهای بصری و تحلیلی بهترین نتیجه را حاصل می‌کند. این گام معمولا «تحلیل داده اکتشافی» (Exploratoy Data Analysis | EDA) نامیده می‌شود. دومین گام ساخت و ارزیابی یک مدل (مجموعه‌ای از مدل‌های کاندید) روی داده‌ها است. یک رویکرد استاندارد دریافت نمونه تصادفی از داده‌ها برای ساخت مدل و استفاده از داده‌ها برای ارزیابی کارایی مدل است. «تحقق» (Truth) در مرکز دایره آبی چیزی است که فرآیند داده‌کاوی تلاش می‌کند به آن برسد.

معمولا زمانی که از تحلیل محتوا به عنوان یک روش نام برده می‌شود، تحلیل محتوای کمی مورد نظر است. با این وجود، امروزه از تحیل محتوای کیفی نیز در روش‌های پژوهش اسنادی نام برده می‌شود که به گونه‌ای همان تحلیل محتوای مضمونی است. در تحلیل محتوای کیفی، تلاش بر این است تا با کدگذاری باز، محوری و زمینه ای، مقولات محتوایی موجود در پیام‌های ارتباطی شناسایی و استخراج شود. Scraper یک ابزار رایگان می‌باشد که مستقیما در مرورگر شما کار می‌کند و XPathهای کوچک‌تر را به طور خودکار ایجاد می‌کند، اما همچنین برای تازه کاران هم خوب است؛ زیرا نیازی به پیکربندی‌های پیچیده ندارد. وقتی شما بخواهید نتایج خود را با این نمودارها مقایسه نمایید، اولین مسئله کنار هم قرار دادن داده های شما و داده های منتشر شده توسط محققان دیگر است.

برای شروع شما باید کتابخانه requests را نصب کنید؛ زیرا برخلاف urllib، به‌صورت پیش‌فرض در پایتون وجود ندارد. حالا زمان مناسبی است تا به اولین ابزار اصلی در استفاده از API در پایتون بپردازیم. پکیج urllib جزو کتابخانه‌های استاندارد پایتون است؛ بنابراین به نصب هیچ ماژول اضافی نیازی ندارید. وقتی پای استفاده از APIها به میان می‌آيد، درباره روش‌های HTTP، مانند GET، POST، PUT، DELETE و غیره، زیاد می‌شنوید. این روش‌ها به API می‌گویند که کدام عمل را می‌خواهید انجام دهید؛ برای مثال، GET برای درخواست داده استفاده می‌شود و POST برای ارسال داده.

یکی از نمونه های بارز داده کاوی را می توان در فروشگاه های زنجیره ای مشاهده نمود، که در آن سعی می شود ارتباط محصولات مختلف هنگام خرید مشتریان مشخص گردد. فروشگاه های زنجیره ای مشتاقند بدانند که چه محصولاتی با یکدیگر به فروش می روند. برای مثال طی یک عملیات داده کاوی گسترده در یک فروشگاه زنجیره ای در آمریکای شمالی که بر روی حجم عظیمی از داده های فروش صورت گرفت، مشخص گردید که مشتریانی که تلویزیون خریداری می کنند، غالبا گلدان کریستالی نیز می خرند. Treq یک کتابخانه پایتون است که به شما رویکردی دوستانه‌تر برای انجام‌دادن درخواست‌های HTTP ارائه می‌کند. این کتابخانه بر پایه کتابخانه محبوب Requests ساخته شده است و ویژگی‌های قدرتمند Twisted، یک موتور شبکه رویداد محور، را اضافه می‌کند. وقتی می‌خواهید داده به یک API ارسال کنید، به‌طور معمول از درخواست POST استفاده می‌کنید.

به چنین رویکردی «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) گفته می‌شود. در الگوریتم‌های «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) پاسخ Y شناخته شده نیست و در توسعه الگوریتم در نظر گرفته نشده است. هنگامی که داده‌ها موجود باشند، با کمک نرم‌افزار، چندین روش روی داده‌های آموزش اعمال می‌شوند و مدل نهایی پس از بررسی کارایی در داده‌های تست تعیین می‌شود. اگرچه، برای ایجاد یک مدل قابل اعتماد و اطمینان، درک ویژگی‌های داده و اهداف مدل‌سازی حیاتی است. در واقع، حقیقت اغلب پیچیده است و فرموله‌سازی یک مساله عملی به عنوان یک مساله داده‌کاوی ممکن است چالشی اساسی باشد. روش‌های هوش مصنوعی و آماری زیادی وجود دارند که در داده‌کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

شما به وسیله این نرم افزار قادر خواهید اعداد و رقوم مختلف را از نمودارها به راحتی استخراج کنید. همچنین در این پلاگین از پروتکل رمزگذاری HTTPS برای انتقال امن دیتا و به منظور محافظت از حریم خصوصی دولوپرها استفاده شده است. انواع مدل‌های یکسانی را می‌توان هم برای رگرسیون و هم برای دسته بندی استفاده کرد. برای مثال الگوریتم درخت تصمیم CART را می‌توان هم برای ساخت درخت‌های دسته بندی و هم درخت‌های رگرسیون استفاده کرد. فرآیند پاکسازی داده ها (Data Cleansing) تنها به حذف داده های نامناسب یا وارد کردن مقادیر از دست رفته خلاصه نمی شود.

از موازی‌سازی برای حل مساله اندازه استفاده می‌شود و طی آن اگر مجموعه داده به زیرمجموعه‌هایی تقسیم شود، نتایج بعدا قابل ادغام شدن هستند. به‌روز‌رسانی مداوم برای ادغام نتایج از «کاوش موازی» (Parallel Mining) بسیار حائز اهمیت است. داده‌های جدید بدون نیاز به بازتحلیل کل مجموعه داده در دسترس قرار می‌گیرند. استفاده از داده‌های اسکرپ شده در تجزیه و تحلیل داده‌ها به ما امکان می‌دهد تا الگوها، روندها و اطلاعات مهم را کشف کنیم. این فرآیند به تحلیل‌گران این امکان را می‌دهد تا به سرعت به داده‌های بزرگ دسترسی پیدا کنند و از آن‌ها برای ارتقای تصمیم‌گیری‌های خود استفاده کنند. در طول دوره، شما با مفاهیم پیچیده‌تری چون پیکربندی منابع داده مختلف، نحوه اتصال و ترکیب جداول از منابع متعدد، و استفاده از تکنیک‌های پیشرفته برای تغییر داده‌ها به فرمت‌های دلخواه آشنا خواهید شد.

این شرکت هوش مصنوعی با توسعه و ارائه خدمات خود با محوریت تحلیل داده‌ها، داده‌کاوی (Data Mining) و بیگ دیتا تحولی در اجرای پروژه‌های پژوهشی – صنعتی ایجاد کرده است. حال که متوجه شده‌ اید آموزش web scraping در پایتون امکان‌ پذیر است، وقت آن رسیده تا شما را به ساده‌ ترین شیوه با این مفهوم و فناوری آشنا کنیم. به‌ طوری‌ که اگر شما قصد داشته باشید تا برای سایت خود، بهترین محتواها را از سطح وب استخراج کنید، قادر هستید تا با جستجوهای دستی به هدف خود برسید. اگر از علاقمندان آموزش وب اسکرپینگ هستید بد نیست بدانید که پایتون محبوب‌ترین زبان برای وب اسکرپینگ (Web Scraping) است زیرا می‌تواند اکثر فرآیندها را به راحتی انجام دهد. همچنین دارای کتابخانه‌های مختلفی است که به طور خاص برای وب اسکرپینگ Web Scraping ایجاد شده اند. Scrapy یک فریم‌ورک وب اسکرپینگ اوپن سورس بسیار محبوب است که با زبان پایتون نوشته شده است.

برخی از آن‌ها رایگان هستند، برخی دوره آزمایشی دارند و برخی هم باید خریداری شوند. امکان جستجوی خودکار در پیج‌های مختلف وب‌سایتData Miner به صورت خودکار به پِیج‌های بعدی رفته و در صورت نیاز دیتای موجود در آن‌ها را نیز استخراج می‌کند. امکان استخراج دیتا به صورت خودکارData Miner توانایی اِسکریپ کردن انبوهی از داده‌ها را به صورت خودکار دارا است و این کار را با دریافت لیستی از یوآرال‌ها انجام می‌دهد. دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌ یا بازاریابی مبتنی بر داده شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسبی در سال‌های پیش رو می‌کند. فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌، می‌توانید حالا شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

و این دقیقا همان وقتی است که باید از وب اسکرپینگ (Web Scraping) استفاده کنید. برخلاف فرآیند طولانی و خسته‌کننده دریافت دستی داده‌ها، وب اسکرپینگ (Web Scraping) از روش‌های خودکارسازی هوشمند برای دریافت هزاران یا حتی میلیون‌ها مجموعه داده در مدت زمان کمتر، استفاده می‌کند. یکی از بخش‌های کلیدی این دوره بررسی دقیق داده‌های وارد شده و اطمینان از یکپارچگی داده‌ها است. شما با استفاده از ابزارهایی مانند پاور کوئری می‌توانید داده‌ها را تمیز کنید، آن‌ها را به فرمت‌های مناسب تبدیل کرده و از صحت داده‌ها اطمینان حاصل کنید. جواب ساده است؛ APIها به شما اجازه می‌دهند با نرم‌افزارها یا خدمات دیگر تعامل کنید.

شرکت‌ها می‌توانند از این داده‌ها برای تعیین قیمت بهینه محصولات خود استفاده کنند تا بتوانند حداکثر درآمد را به دست آورند. در دوره آموزشی علم داده، تمام گروه های نرم افزاری ذکر شده آموزش داده شده است. یادگیری مهارت های علم داده | Data Science یا آموزش داده کاوی درست می تواند برای بسیاری از فارغ التحصیلان دانشگاه ها مفید واقع شود. دنیای امروز شدیداً به داده ها و آمار و ارقام متکی است افراد در جایگاه های مختلف در صنعت و دانشگاه برای درک کسب و کارها به درک و تفسیر داده ها نیاز دارند. همچنین فرصت های کارآفرینی در حوزه های مختلف علم داده نیز در ایران بسیار باز ، موضوعی بکر و پردرآمد است. «بازشناسی گفتار» حوزه‌ای است که در آن روش‌های مهم «بازشناسی الگو» (Pattern Recognition) توسعه یافته‌اند و به دیگر دامنه‌های کاربرد انتقال داده شده‌اند.

مفهوم API (Application programming interface) یا واسط برنامه‌نویسی نرم‌افزار کاربردی را می‌توان مانند نقش یک گارسن در یک رستوران تصور کرد. شما، به‌عنوان مشتری، سفارش خود را می‌دهید، گارسن آن را به آشپزخانه می‌برد (سیستم) و درنهایت، این گارسن است که غذای شما را می‌آورد (API). با استفاده از مدیر بسته Pip یا Conda، می‌توانید کتابخانه‌های اصلی مورد نیاز مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-Learn را نصب کنید. نسخه‌های 3.x از پایتون به دلیل امکانات بیشتر و پشتیبانی بهتر برای علم داده توصیه می‌شوند. اجرای پروژه‌های داده‌کاوی نیازمند زیرساخت‌های فنی پیچیده و سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی در نرم‌افزار، سخت‌افزار و منابع انسانی است.

حالا خبر خوش این است که دوره آموزش وب اسکرپینگ دقیقا شما را برای قبول کردن این پروژه‌ها و استخدام در این موقعیت‌های شغلی به صورت کامل آماده می‌کند. دوره آموزش وب اسکرپینگ (Web Scraping) برای شما تدارک دیده شده است تا بتوانید به خوبی به مهارت و دانش استخراج دیتا از دنیای وب برسید. در دوره آموزش وب اسکرپینگ (Web Scraping) شما تمام اصول استخراج داده از وب را به صورت کامل یاد خواهید گرفت. در  دوره، آموزش وب اسکرپینگ با پایتون تمام مباحث مختلف در رابطه با استخراج داده‌ها از وب را آموزش داده‌ایم و شما نیاز به هیچ گونه مرجع و داکیومنت آموزشی دیگری نخواهید داشت. در دوره وب اسکرپینگ، شما یاد می‌گیرید چطور به یک متخصص در استخراج و تحلیل داده‌ها از وب تبدیل شوید.

شما با یادگیری تکنیک های تدریس داد شده، می توانید تحلیل هایی که افراد دیگر قادر به استخراج آن نیستند را انجام دهید. به عنوان مثال به صورت سنتی و ساده، کارشناسان با نرم افرارهایی مانند اکسل سعی می کردند تحلیل انجام دهند. مثال‌هایی که در ادامه می‌آید، تنها نشانگر برخی از حوزه‌های کاربرد جالب داده‌کاوی (+) است. هر چه ارتباطات بیشتری میان رشته‌های گوناگون به وقوع بپیوندد، دامنه کاربردها تکامل یافته و کاربردهای جدیدی ظهور می‌کنند. برخی از کاربردهای داده‌کاوی در ادامه بیان و برای چندی از آن‌ها توضیحاتی ارائه شده است.

آن‌ها به شما کمک می‌کنند به ویژگی‌های نرم‌افزارها دسترسی پیدا کنید یا داده از آن‌ها را دریافت کنید؛ در این میان هم شما نیاز ندارید چگونگی اجرا یا ساختار آن نرم‌افزار یا خدمت را بدانید. بهترین قسمت ماجرا این است که پایتون، زبان محبوب و مورد علاقه جهان امروزی، چندین پکیج و کتابخانه قدرتمندی فراهم می‌کند که به شما کمک می‌کنند تا به‌راحتی با APIها تعامل برقرار و از آن‌ها داده دریافت کنید. داده کاوی می‌تواند اطلاعات به‌روزی را در مورد موجودی محصول، برنامه‌های تحویل و الزامات تولید در اختیار کسب‌وکارها قرار دهد. داده کاوی همچنین می‌تواند به حذف برخی از عدم قطعیت‌های ناشی از مسائل ساده عرضه و تقاضا در زنجیره تأمین کمک کند. سرعتی که داده‌کاوی می‌تواند الگوها را تشخیص دهد و پیش‌بینی‌ها را طراحی کند، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سهام محصول خود را بهتر مدیریت کنند و کارآمدتر عمل کنند. داده کاوی راه‌حلی برای این موضوع ارائه می‌دهد، راه‌حلی که روش‌های تصمیم‌گیری کسب‌وکارها، کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد ...

یکی از ابزارهایی که به ما در واکشی اطلاعات سایت کمک میکند اکستنشن کروم به نام  Instant Data Scraper است. © تمامی حقوق این وبسایت نزد شرکت ناملند محفوظ بوده و با کپی کنندگان این اثر بنا به قوانین جرایم رایانه ای جمهوری اسلامی ایران (ماده 1 ،12 و 25) برخورد خواهد شد. ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی می نویسم. متدولوژی های متفاوتی برای داده کاوی از قبل سال 1996 ارائه شده است که در جدول وشکل زیر مهمترین آنها همراه با ارتباط های آنها مقایسه شده است. استفاده از داده کاوی در زمینه های مالی و بانکداری به شناخت مشتریان پر خطر و سودجو براساس معیارهایی از جمله سن، درآمد، وضعیت سکونت، تحصیلات، شغل و غیره می انجامد.

برای مثال، پژوهشگران در دامنه پزشکی پیش‌بینی‌های خود را بر مبنای تخصص فردی و دانش دامنه انجام می‌دهند. به عبارت دیگر، پزشکان از بیماران خود پیرامون نشانه‌های بیماری سوال می‌کنند و سپس بر اساس تخصص خود بیماری را تشخیص می‌دهند. در فاز انتخاب داده، باید داده‌های مرتبط با تحلیل انتخاب، و از مجموعه داده برای انجام تحلیل‌ها بازیابی شوند. در مطلب «انتخاب ویژگی (Feature Selection) در داده‌های ابعاد بالا — خودآموز ساده» به این مساله همراه با جزئیات پرداخته شده است. همچنین، مطالعه «الگوریتم کاهش ابعاد t-SNE با مثال‌های پایتون -- آموزش کاربردی» نیز به علاقمندان پیشنهاد می‌شود. در واقع، داده‌کاوی به منظور بیشینه‌سازی «بازگشت سرمایه» (Return On Investment) در ارسال ایمیل‌های تبلیغاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

از سوی دیگر داده‌های غیرساختار یافته شامل فایل‌های متنی، ویدئو، تصویر و صوت هستند که قالب مشخصی ندارند. NumPy یکی از کتابخانه‌های اصلی برای عملیات‌های ریاضی و آرایه‌های چندبعدی در پایتون است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا با داده‌های عددی به شکل کارآمد کار کنید و عملیات‌های ریاضی پیچیده را به سادگی انجام دهید. در این مرحله، داده‌ها پاک‌سازی، یکپارچه‌سازی، نرمال‌سازی و انتخاب می‌شوند تا برای مراحل بعدی آماده شوند. به عنوان مثال، ممکن است بخواهید صفحه دیجی کالا را برای انواع موبایل های موجود اسکرپ کنید، اما فقط داده‌های مربوط به انواع مدل‌های موبایل را بخواهید و نه نظرات مشتریان و سایر موارد دیگر را. متخصص علم داده برای دسترسی به یک دانش مفید و تصمیم صحیح از داده ها حداقل باید با یکی از نرم افزارهای گروه های زیر آشنایی داشته باشد.

این کار به زبان‌شناسی تا حدودی به این حوزه نزدیک است با این تفاوت که در تحلیل گفتمان به جای ساختار متن در پی کشف ویژگی‌های اجتماعی-روان شناختی فرد / افراد هستیم. به گزارش فرارو، تکنیک‌های بسیاری ممکن است برای تجزیه و تحلیل داده‌ها وجود داشته باشد، اما مسئله مورد نظر تکنیکی است که شما استفاده می‌کنید، سازگار با دیدگاه فلسفی که تحقیق را پایه ریزی می‌کنند. اگر برای کارهای تحقیقاتی و پژوهشی خودتان قصد دارید از داده‌های نمودارها استفاده کنید، این مطلب دقیقا به همین موضوع اختصاص دارد. در این مطلب، به معرفی و آموزش ۲ ابزار خیلی خوب برای استخراج داده از نمودار می‌پردازیم. Scraper یک افزونه Chrome با ویژگی‌های استخراج داده محدود می‌باشد، اما برای انجام جستجوهای آنلاین، و خروجی گیری داده‌ها در قالب spreadsheetهای گوگل کاربردی است. این ابزار، تازه‌کاران و همچنین افراد حرفه‌ای که می‌توانند داده‌ها را به آسانی کپی کرده و با استفاده از OAuth ذخیره کنند را در هدف دارد.

در صورت نیاز، مدل می‌تواند با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی و تنظیم پارامترها بهبود یابد. برای بصری‌سازی داده‌ها، از کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn استفاده می‌شود. Matplotlib یک ابزار قدرتمند برای ایجاد نمودارها و گراف‌های مختلف است و Seaborn که بر پایه Matplotlib ساخته شده، امکانات بیشتری برای بصری‌سازی داده‌ها به صورت آماری فراهم می‌کند. با استفاده از داده‌کاوی، سازمان‌ها می‌توانند الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و بر اساس این اطلاعات، تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. پذیرش و اجرای تکنیک‌های داده‌کاوی ممکن است با مقاومت کارکنان و مدیران مواجه شود، به‌خصوص اگر فرآیندهای جدید تغییرات قابل توجهی در روش‌های کاری موجود ایجاد کنند. داده‌های ناقص، نویزی یا ناسازگار می‌توانند نتایج نادرست یا گمراه‌کننده‌ای تولید کنند.

از آن برای تعیین اینکه آیا یک عمل یا متغیر خاص دارای ویژگی‌هایی است که می‌تواند با سایر اقدامات مرتبط باشد استفاده می‌شود. در دوره آموزش داده کاوی مفاهیم مربوط به خوشه‌بندی پوشش داده شده است. آغاز داستان داده کاوی توسط قضیه بیز در سال 1763 و کشف تحلیل رگرسیون در سال 1805 آغاز شد. همچنین بعداً با رشد پردازنده‌های کامپیوتری، ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری در دهه‌های 1990 و 2000، داده‌کاوی نه‌تنها قدرتمندتر، بلکه در انواع موقعیت‌ها نیز پربارتر شد. دوره آموزش داده کاوی مکتب خونه، در ٢٤ جلسه در قالب محتوای ویدیویی از کلاس دانشگاه اصفهان گردآوری‌شده است.

ما به شما تضمین می دهیم که این دوره آموزشی علم داده ها | Data Science، هیچ تفاوتی با دوره حضوری ندارد. شما با مدرس در طول دوره آموزشی ارتباط دارید و ایشان به تمامی سوالات شما پاسخ خواهد داد. از آنجا که داده‌ها اغلب بسیار ارزان و روش‌های گردآوری داده تقریبا به طور کامل خودکارسازی شده‌اند، در بسیاری از زمینه‌ها، مانند کسب‌و‌کار، موفقیت بستگی به استفاده موثر و هوشمندانه از داده‌های گردآوری شده دارد. در همین راستا باید گفت که تلاش ها در حوزه داده‌کاوی در زمینه‌های گوناگونی در حال وقوع است. از سوی دیگر، مدل‌های بسیار پیچیده‌ای وجود دارند که می‌توانند به شدت انعطاف‌پذیر باشند. طی سال‌های متمادی، فعالیت‌های پژوهشی انجام شده در حوزه داده‌کاوی موازنه میان پیچیدگی و انعطاف‌پذیری را بهبود بخشیده‌اند.

در بخش بعد، ما عمیق‌تر به دانلود داده با استفاده از کتابخانه requests خواهیم پرداخت. آموزش هایی که به در طول زمان نیاز به به روز رسانی داشته باشند، به طور مداوم به روز خواهند شد. سرفصل ها کلی بوده و بسیاری از موارد ذکر نشده است و ممکن است هر بخش شامل چندین ویدئو زیر مجموعه باشد. ارجاع به محتوای مدرسه تنها با ذکر نام منبع، نویسنده و درج لینک بدون اشکال است.استفاده از محتوای آموزشی مدرسه تنها برای کسی که اشتراک خریده مجاز است. سلام.من تعداد 100 تا ID اینستا دارم می خوام نودهای اصلی یا نودهای مهم را از طریق داده کاوی پیدا کنم.نمی دونم با چیکار کنم و از کجا شروع کنم ممنون میشم راهنمایی کنید.

اگر به دنبال آموزش وب اسکرپینگ هستید باید بدانید که وب اسکرپینگ (Web Scraping) می‌تواند تمام داده‌های تعدادی سایت‌ مشخص یا داده‌های خاصی از آن سایت ها را که کاربر می‌خواهد استخراج کند. در حالت ایده‌آل، بهتر است داده‌هایی را که می‌خواهید مشخص کنید تا وب‌ اسکرپر (استخراج کننده داده) فقط آن داده‌ها را به سرعت استخراج کند. در دوره آموزشی «استخراج داده‌ از وب» قبل از هر چیزی یاد می‌گیریم دنیای وب از چه تکنولوژی‌هایی ساخته شده و یک صفحه وب از چه اجزائی تشکیل شده است. چه پروتکل‌ها و فرآیندهایی در بازیابی اطلاعات از وب وجود دارد و نقش هر کدام چیست. سپس روش‌های کلاسیک برای بدست آوردن داده‌ها از وب را می‌آموزیم و در مثال‌های واقعی، اخذ داده‌ها از صفحات وب را گام به گام و با استفاده از ابزارهای Web scraping و همچنین زبان Python تمرین خواهیم کرد. پروژه پایانی دوره بهترین فرصت برای تمرین آموخته‌های شما در طول دوره خواهد بود.

حال که این مفاهیم پایه را در دست داریم، می‌توانیم به‌صورت دقیق‌تری به نحوه دسترسی به API ها با استفاده از پایتون بپردازیم. به یاد داشته باشید که هر پایتونیست بزرگ با مفاهیم پایه شروع کرده است و دانستن مقدمات برای برای ادامه مسیر ضروری است. توابع بلوک‌هایی از کد قابل استفاده هستند که یک کار خاص را انجام می‌دهند. شما می‌توانید داده‌ها را، به عنوان پارامترها، به داخل یک تابع منتقل کنید. زمان استفاده از APIها توابع بسیار مفید هستند؛ زیرا اغلب خودتان را در حال انجام‌دادن یک کار مشابه با قطعات مختلف داده می‌بینید و نوشتن تابع از انجام کارهای تکراری جلوگیری می‌کند.

ابزارهای رایج مانند Python و R به همراه کتابخانه‌هایی مانند Scikit-Learn و TensorFlow برای انجام تحلیل‌ها معرفی می‌شوند. برای مثال، یک آموزشگاه می‌ تواند تصمیم بگیرد که آموزش هک و امنیت با پایتون را در یک دوره کاملاً مجزا تدریس کند! با این‌ حال اگر نظر ما را می‌ خواهید، یادگیری مطالب به‌ صورت دسته‌ بندی‌شده و فصل‌ بندی‌ شده، موجب آموزش بهتر و اصولی‌ تر شما می‌ شود. این موضوع فقط محدود به پایتون نیست و شامل تمام دوره های آموزش برنامه نویسی آموزشگاه رادمان خواهد شد. خوشه‌بندی به دنبال شباهت‌ها در یک مجموعه داده می‌گردد و نقاط داده‌ای را که ویژگی‌های مشترک دارند را به زیرمجموعه‌ها جدا می‌کند. این شبیه به نوع تجزیه‌وتحلیل طبقه‌بندی است که نقاط داده را گروه‌بندی می‌کند، اما در تجزیه‌وتحلیل خوشه‌بندی، داده‌ها به گروه‌های قبلاً تعریف‌شده اختصاص داده نمی‌شوند.

همچنین اگر با دقت خیلی بالا این نقاط را انتخاب کردید و آن‌ها با عکس همخوانی خیلی خوبی دارند، تیک میانه‌ی صفحه را بزنید. با توجه به متدهای متفاوت، مدل های متفاوتی ساخته می شود و بهترین مدل ها از نظر متخصص داده کاوی انتخاب می شود. ستون هایی از داده ها که برای استفاده در نظر گرفته شده اند را میتوان با ایجاد یک ساختار داده کاوی (Mining Structure)، تعریف نمود. بنابراین فرآیند داده کاوی را میتوان با استفاده از هر منبع داده ای که به عنوان منبع داده ی Analysis Services تعریف شده باشد، انجام داد. این منابع داده ممکن است شامل فایل های متنی (Text) و Workbookهای Excel یا داده های سایر منابع خارجی باشد. این فعالیت ها در قالب سوالات متعددی بیان میشود که پاسخ به این سوالات ممکن است مستلزم انجام تحقیق و بررسی در خصوص دسترس پذیری داده ها باشد.

معماران شبکه ارتباطات داده یک شرکت را طراحی، می‌سازند و نگهداری می‌کنند که می‌تواند از چند کامپیوتر تا یک مرکز داده بزرگ و مبتنی بر ابر را شامل شود. تکنیک طبقه‌بندی یا کلاس‌بندی، نقاط داده بر اساس یک سؤال یا مشکل خاص به گروه‌ها یا کلاس‌ها اختصاص داده می‌شود که در دوره آموزش دیتا ماینینگ آموزش داده خواهد شد. هدف از ارائه آموزش دیتا ماینینگ، آموزش مفاهیم و تکنیک‌های مربوط به داده کاوی به کاربران است. این آموزش یک آموزش کلاس محور است و برای اهداف کاربردی نیز مناسب خواهد بود. بنابراین، اگر فرایند دیتا اسکرپینگ به CPU یا RAM بیشتری نیاز داشته باشد، کامپیوتر شما کند شده و یا کلا فرایند استخراج داده بسیار طولانی خواهد بود. اکثر شرکت ها مانند آمازون، نتفلیکس، گوگل پلی و غیره از فناوری علم داده برای ایجاد تجربه کاربری بهتر با توصیه های شخصی استفاده می کنند.

در اینجا پنج تکنیک رایج داده کاوی آورده شده است که این تکنیک‌ها در دوره آموزش داده کاوی نیز آورده شده‌اند. با توجه به اینکه وب اسکرپینگ یکی از مهارت‌های مرتبط با برنامه‌نویسی پایتون است، می‌توان درآمد متخصصان این حوزه را در محدوده درآمد برنامه‌نویسان پایتون در نظر گرفت. بر اساس داده‌های موجود میانگین حقوق ماهانه برنامه‌نویسان پایتون در ایران از حدود ۲۰ میلیون تومان تا حدود ۶۰ میلیون تومان برای سطح سنیور گزارش شده است. افرادی که در کسب‌وکارهای جدید فعالیت می‌کنند، می‌توانند از وب اسکرپینگ برای جمع‌آوری اطلاعات بازار، مشتریان و رقبا استفاده کنند. برای جمع‌آوری داده‌ها و اطلاعات از منابع مختلف به منظور نوشتن مقالات و گزارش‌ها، وب اسکرپینگ می‌تواند ابزاری قدرتمند باشد. این پروژه‌هایی بود که در دوره آموزش وب اسکرپینگ با هم قدم به قدم انجام خواهید داد.

این چالش به روش‌های موجود برای داده‌کاوی و محدودیت‌های آن‌ها مانند تطبیق‌پذیری مربوط است. در واقع، ارائه روش‌هایی که دارای پیچیدگی کم و قابلیت تعمیم به مسائل گوناگون باشند و در عین حال بتوانند با حجم انبوهی از داده‌ها کار کنند از جمله مسائل مربوط به بحث روش‌شناسی در داده‌کاوی است. Scrapinghub یک ابزار استخراج داده ابری است که به هزاران توسعه دهنده در دریافت داده‌های با ارزش کمک می‌کند. استخراج قواعد انجمنی، نوعی عملیات داده کاوی است که به جستجو برای یافتن ارتباط بین ویژگی‌ها در مجموعه داده‌ها می‌پردازد. این روش به دنبال استخراج قواعد، به منظور کمی کردن ارتباط میان دو یا چند خصوصیت می‌باشد. قواعد انجمنی ماهیتی احتمالی دارد و به شکل اگر و آنگاه و به همراه دو معیار پشتیبان و اطمینان تعریف می‌شوند.

از سوی دیگر، واریانس سنجه‌ای از میزان آن است که پیش‌بین تفاوت‌ها را هنگامی که داده‌های آموزش مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرند تخمین بزند. پیدا کردن توازنی میان بایاس و واریانس هدف توسعه یک مدل پیش‌بین بهینه است، زیرا صحت مدل تحت تاثیر هر دو آن‌ها قرار می‌گیرد. در چنین شرایطی، ممکن است از نمونه‌برداری به جای کل مجموعه‌داده استفاده شود. اگرچه، در این حالت نیز مسائلی مانند کامل بودن و روش انتخاب نمونه‌ها بروز می‌کند. دیگر موضوع در بحث کارایی به‌روزرسانی تدریجی و برنامه‌نویسی موازی است.

تحلیل سری‌های زمانی تکنیکی دیگر در داده‌کاوی که هدف از آن، یافتن خصوصیات جالب توجه و نظم‌های مشخص در حجم بالای داده است. یکی از  سری های زمانی دنباله‌ای مرتب شده از مشاهدات است که،ارزش یک شیء را به عنوان تابعی از زمان در مجموعه داده‌های جمع آوری شده توصیف می‌کند. رخداد وقایع متوالی در اصل مجموعه‌ی وقایعی است که بعد از یک واقعه‌ی مشخص به وقوع می‌پیوندند. پس از استقرار Mining Model در یک محیط عملیاتی میتوان عملکرد های بسیاری را با توجه به نیازها اجرا نمود. استفاده از مدلها برای فرآیندهای پیش بینی که ممکن است در مراحل بعدی برای اتخاذ تصمیمات در کسب و کار نیز به کار گرفته شود.. انجام Query های محتوا به منظور بازیابی اطلاعات آماری، قواعد یا فرمولهای مربوط به مدل ها .

هنگام برازش دادن داده آموزش، مدل نباید بیش از اندازه به داده‌ها نزدیک باشد، زیرا در آینده، هنگامی که داده‌های جدید مشاهده شدند، هیچ تضمینی وجود ندارد که آن‌ها یک کپی دقیق از داده‌های آموزش باشند. در اغلب مسائل داده‌کاوی، داده‌ها از منابع داده گوناگون باید به یکباره مورد تحلیل قرار بگیرند. مثال خوبی از این مورد پایگاه داده‌های شعب مختلف یک فروشگاه زنجیره‌ای در شهرها و کشورهای گوناگون جهان است. برای تحلیل این داده‌ها باید آن‌ها را به صورت یکپارچه در یک «انبار داده» (Data Warehouse) گردآوری کرد، این کار در فاز یکپارچه‌سازی انجام می‌شود. از جمله این موارد می‌توان به اسکنرهای ارزان، دوربین‌های ویدئویی دسکتاپ و دوربین‌های دیجیتال اشاره کرد. از سوی دیگر، شرکت‌های بزرگی مانند NHL و NBA در حال حاضر کار تبدیل مجموعه‌های خود به داده‌های دیجیتال را آغاز کرده‌اند و انجام چنین کارهایی نیز نیاز به تحلیل حجم انبوه داده‌ها را برجسته‌تر می‌سازد.

«وب جهان گستر» (World Wide Web) مثال دیگری از منابع داده است که میلیاردها صفحه وب شامل اطلاعات متنی و چند رسانه‌ای را دربرمی‌گیرد. در چنین شرایطی، تحلیل بدنه بزرگ داده‌ها به شکل قابل درک و کاربردی، یک مساله چالش برانگیز است. تحلیل محتوا از روش‌های اسنادی است که به بررسی نظام مند، عینی، کمّی و تعمیم‌پذیر پیام‌های ارتباطی می‌پردازد. این روش در دسته‌بندی روش‌ها، پهنان‌گر محسوب می‌شود و از آن برای بررسی محتوای آشکار پیام‌های موجود در یک متن می‌پردازد و در نتیجه وارد بخش نشانه‌شناسی محتوای پیام نمی‌شود. تحلیل محتوا روشی مناسب برای پاسخ دادن به سوال‌هایی درباره محتوای یک پیام است. هر چند در رویکردهای اولیه، ادعا می‌شد که تحلیل محتوا می‌تواند علاوه بر محتوای پیام، به ویژگی‌های مولف و تاثیر بر مخاطب بپردازد، اما امروزه دو کارکرد اخیر را تنها در روش‌های تلفیقی میدانی و اسنادی امکان‌پذیر می‌دانند.

در این مرحله، با استفاده از ابزارهای تحلیل داده مانند Pandas و NumPy، داده‌ها را مورد بررسی قرار داده و الگوها و روابط مهم بین متغیرها را شناسایی می‌کنید. این مرحله شامل تولید جداول توصیفی، بصری‌سازی داده‌ها و بررسی همبستگی بین متغیرهاست. مدل‌های ایجاد شده با استفاده از معیارهای مختلف ارزیابی می‌شوند تا دقت و عملکرد آنها سنجیده شود. در بحث آموزش web scraping در پایتون، وجود این فریمورک برای Web Scraping و Web Crawling به‌ شدت توصیه می‌ شود. ازاین‌ رو تمام کسب‌ وکارهای بزرگ از ربات‌ ها و خزنده‌ های برنامه‌ نویسی‌ شده برای این منظور کمک می‌ گیرند که به کل این فرآیند، وب اسکرپینگ گفته می‌ شود.

این نتایج می‌توانند الگوهای پنهان، روابط مهم و اطلاعات مفیدی را آشکار کنند که به بهبود فرآیندها و تصمیم‌گیری‌ها کمک می‌کنند. فراموش نکنید که نحوه استفاده اصولی از این کتابخانه، در دوره آموزش پایتون وجود دارد. به سخن دیگر، بزرگ‌ ترین مزیتی که بعداز آموزش web scraping در پایتون کسب می‌ کنید، این است که می‌ توانید تحلیلگر کسب‌ وکار خود را در جریان تمام تغییرات وب قرار دهید. به این ترتیب او می‌ تواند با یک بررسی کوتاه متوجه شود که بهترین راه برای برخورد با چالش‌ های فعلی شرکت شما چیست و بهتر است در آینده چه سیاست‌ هایی را پیاده‌ سازی کنید. کسب‌وکارها پایگاه‌های داده بزرگی از داده‌های مصرف‌کننده می‌سازند که از آن برای شکل‌دهی و تمرکز تلاش‌های بازاریابی خود استفاده می‌کنند.

در نظر داشته باشید که یاد گرفتن این مفاهیم زودتر از سایر برنامه‌ نویس‌ های هم‌ دوره، می‌ تواند به داشتن مزیت رقابتی برای شما کمک کند. یکی از پیش‌ نیازهای آموزش Web Scraping در پایتون این است که در مورد ساختار این دانش اطلاعاتی کسب کنید. به همین دلیل ذکر این نکته ضرورت دارد که این فناوری، به‌ سراغ پایگاه داده سایت‌ های مختلف می‌ رود، فقط با این نیت که از آن‌ ها داده استخراج کند. تحلیلگران تحقیقاتی مطالعات بازاریابی را برای کمک به شرکت‌ها برای هدف قرار دادن مشتریان جدید، افزایش فروش و تعیین پتانسیل فروش محصولات جدید انجام می‌دهند. در ابتدایی ترین کاربرد، خرده‌فروشان از تجزیه‌وتحلیل سبد برای تجزیه‌وتحلیل آنچه مصرف‌کنندگان می‌خرند استفاده می‌کنند.

هر یک از این کتابخانه‌ها با قابلیت‌های منحصربه‌فردشان و بسته به پیچیدگی وظایف شما یا ترجیح‌های شخصی‌تان، می‌توانند مفید باشند. دنیای کتابخانه‌های پایتون برای ارتباط با API گسترده و متنوع است که پایتون را یکی از زبان‌های اصلی برای جمع‌آوری داده‌های مبتنی بر وب می‌کند. علم داده با پایتون یک حوزه گسترده و قدرتمند است که با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مناسب می‌توان به تحلیل و تفسیر داده‌ها پرداخت و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بهتر و بهبود عملکرد سازمان‌ها استفاده کرد. با توجه به رشد روزافزون داده‌ها و اهمیت آن‌ها در دنیای امروز، یادگیری تخصصی علم داده با پایتون می‌تواند فرصتی مناسب برای پیشرفت در این حوزه باشد. برای شروع می‌توانید از دوره شتابدهی استعداد و ترم آموزش پایتون مسیر خود را آغاز کنید.

تحلیل تصویر دیگر حوزه مهم از کاربردهای داده‌کاوی است و روش‌های «بازشناسی چهره» (Facial recognition) نوعی تمهید امنیتی محسوب می‌شوند. خطای آموزش این موضوع را منعکس می‌کند که داده‌ها به خوبی برازش داده شده‌اند یا نه. خطای تست نشان می‌دهد که پیش‌بین در عمل، روی داده‌های جدید کار می‌کند یا خیر. یک مدل با کمترین خطای آموزش الزاما کمترین خطای آزمون را فراهم نمی‌کند. داده‌ها و منابع گوناگون داده ممکن است نیاز به الگوریتم‌ها و متدولوژی‌های متمایزی داشته باشند. در حال حاضر، تمرکز بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای و انبارهای داده است.

اگر نتایج حاصله مناسب نبود، مفسر فرضیه را اصلاح می کند و یا با انتخاب فرضیه دیگری مجددا شروع می کند. •  نتایج داده کاوی نسبتا پیچیده می باشد و نیاز به متخصصانی جهت بیان آنها به مدیران دارد. API‌ها اغلب برای استفاده از خدمات Third-Party در برنامه مورداستفاده قرار می‌گیرند. این ممکن است شامل استفاده از API نقشه‌های گوگل در برنامه یا درگاه‌های پرداخت باشد. Httplib2 یک کتابخانه جامع است که ویژگی‌های پیچیده‌‎ای مانند انتقال‌های مسیریابی، کوکی‌ها و احراز هویت را به‌صورت پنهانی انجام می‌دهد. هرچند کتابخانه urllib عالی است، بسیاری از افراد معتقدند استفاده از requests آسان‌تر است.

مانند زمانی که چیزی را در آمازون جستجو می‌کنید و شروع به دریافت پیشنهاد برای محصولات مشابه می‌کنید. در این فاز «نویز» (نوفه) از مجموعه حذف و تدابیری برای «داده‌های ناموجود» (Missing Values) اندیشیده می‌شود. برای مطالعه بیشتر در این رابطه، مطلب «پاکسازی داده (Data Cleaning) در پایتون با استفاده از NumPy و Pandas — راهنمای جامع» پیشنهاد می‌شود. فرارو- در این مقاله در رابطه با نحوه جمع آوری اطلاعات داده‌های کمی و کیفی صحبت خواهیم کرد. اطلاعاتی را درباره چگونگی محاسبه داده‌ها و شیوه جمع آوری‌شان را در این مطلب ارائه خواهیم داد.

هدف این مرحله ‌این است که اطمینان حاصل شود که داده‌ها به‌درستی تمام مجموعه داده‌های لازم برای رسیدگی به هدف را در برمی‌گیرند. داده کاوی از یک روش کاملاً ساختاریافته و شش مرحله‌ای پیروی می‌کند که به‌عنوان فرآیند استاندارد بین صنعت برای داده کاوی (CRISP-DM) شناخته می‌شود. این فرآیند کار را در مراحل و در صورت لزوم تکرار مراحل را تشویق می‌کند. در واقع، تکرار مراحل اغلب برای توضیح تغییر داده‌ها یا معرفی متغیرهای مختلف ضروری است. در دوره آموزش داده کاوی مراحل و فرایند داده کاوی آموزش داده خواهد شد اما با این حال در زیر به این مراحل اشاره شده است.

آن‌ها سیستم‌های نرم‌افزاری مختلف را به یکدیگر وصل می‌کنند و اجازه می‌دهند تا ارتباط برقرار شود و داده‌ها را به اشتراک بگذارند. آن‌ها سازوکارهای مدرن وب را تشکیل می‌دهند و نقش حیاتی در ادغام خدمات شخص ثالث، اتوماسیون وظایف، تجزیه‌وتحلیل داده و بسیاری موارد دیگر ایفا می‌کنند. علم داده (Data Science) یکی از حوزه‌های پیشرو در دنیای فناوری اطلاعات است که با تحلیل و تفسیر داده‌ها، به استخراج دانش و بینش‌های ارزشمند از حجم‌های عظیم اطلاعات می‌پردازد. با رشد سریع داده‌ها در دنیای امروز، نیاز به متخصصان علم داده به طور چشمگیری افزایش یافته است. یکی از ابزارهای محبوب برای انجام تحلیل‌های داده، زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) است. در این مقاله به آموزش تخصصی علم داده با پایتون خواهیم پرداخت و مبانی، ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای ورود به این حوزه را بررسی می‌کنیم.

آموزش web scraping در پایتون به برنامه‌ نویس کمک می‌ کند تا فرآیند استخراج داده از سایت‌ های مختلف را به‌ سادگی انجام دهد. به‌ کمک این ابزار کاربردی می‌ توان با استفاده از قدرت پردازش کامپیوترها، به حجم زیادی از داده‌ ها دست پیدا کرد. فراموش نکنید که گوگل نیز برای خواندن تمام اطلاعات موجود در دنیای وب، همچنین دسته‌ بندی آن‌ ها، از وب اسکرپینگ استفاده می‌ کند. اما سؤال اینجاست که چگونه می‌ توان از این دانش بهره‌ مند شد؟ آیا یادگیری آن کار سختی است؟ در این مقاله به تمام این سوالات پاسخ داده‌ ایم. اسکرپینگ وب (Web Scraping) می‌تواند برای تحقیقات بازار توسط شرکت‌ها استفاده شود. داده‌های اسکرپ‌شده وب با کیفیت بالا که در حجم‌های زیاد به‌دست می‌آیند می‌تواند برای شرکت‌ها در تجزیه و تحلیل روند مصرف‌کننده و درک مسیری که شرکت باید در آینده حرکت کند بسیار مفید باشد.

دسته بندی نوعی یادگیری است که به کمک نمونه‌ها صورت می‌گیرد و طبقه بندی بر اساس مجموعه‌های از پیش تعریف شده انجام می‌شود لذا می‌توان گفت دسته بندی یادگیری با نظارت (هدایت شده) است. آشکارسازی موارد مشابه یا گروه‌های مشترک در داده‌های موجود، با هدف تشخیص دلایل موفقیت یا شکست؛ از قبیل دسته‌بندی مشتریان بر اساس ترجیحات محصول یا احساسات آنها. پردازش یک مدلِ اغلب Training یا آموزشی نامیده میشود و در واقع فرآیندی است جهت به کارگیری یک الگوریتم ریاضی خاص برای داده های یک ساختار و هدف آن، استخراج الگوها میباشد. نوع الگوهای یافت شده در روند Training به مواردی همچون انتخاب داده های Training، الگوریتم انتخاب شده و چگونگی پیکربندی الگوریتم بستگی دارد. با توجه به انحراف معیار و سایر مقادیر توزیعی می توان به اطلاعات مفیدی درباره ی ثبات و دقت نتایج دست یافت. انحراف معیار بالا ممکن است نشانه ی آن باشد که افزایش میزان داده ها میتواند به بهبود مدل کمک نماید.

این داده‌ها می‌توانند برای تجزیه‌وتحلیل روندهای بازار، ایجاد تصاویر و حتی ساخت ربات‌های معاملات بورسی استفاده شوند. و به‌همین راحتی، داده‌ها از یک API دانلود و به‌عنوان یک فایل JSON با استفاده از urllib ذخیره می‌شوند. در بخش‌های بعدی، دیگر پکیج‌ها و کتابخانه‌های پایتون را بررسی خواهیم کرد که به ما در تعامل با APIها کمک می‌کنند. این مرحله شامل تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های مفقود، تبدیل داده‌ها به فرمت‌های مناسب و نرمال‌سازی داده‌هاست. داده‌کاوی در زمینه‌های مختلف علمی، از جمله پزشکی، علوم اجتماعی و مهندسی، به محققان کمک می‌کند تا الگوها و روابط پیچیده را در داده‌های خود شناسایی کرده و نتایج تحقیقاتی ارزشمندی به دست آورند. در دنیای کسب‌وکار امروز، رقابت شدید است و سازمان‌ها باید از هر ابزاری برای افزایش رقابت‌پذیری خود استفاده کنند.

ضمن اینکه این اطلاعات در هر مدل داده کاوی ساختاریافته نیز مورد استفاده قرار میگیرد. از جمله تکنیک های جستجو میتوان به محاسبه ی حداقل و حداکثر مقادیر، محاسبه ی میانگین و انحراف معیار و توجه به توزیع داده ها اشاره نمود. کاربران برای اتخاذ تصمیم های مناسب در هنگام ایجاد مدل های داده کاوی باید به درک صحیحی از داده ها برسند. در این مرحله مواردی همچون الزامات مربوط به کسب کار، تعریف چارچوب مساله، تعریف معیارهای مورد استفاده برای ارزیابی مدل و تعریف اهداف مشخص برای پروژه ی داده کاوی صورت می پذیرد. نتایج داده کاوی حالت های مختلفی را که مفسر باید در مراحل بعدی تحقیق کند، نشان می دهند. در نهایت مدل های به دست آمده می توانند مشتریانی را که امکان کلاهبرداری دارند، پیش بینی نمایند.

خوشه‌بندی برای تعریف صفات در یک مجموعه داده مفید است، مانند تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، وضعیت نیاز، مرحله زندگی یا ترجیحات احتمالی در ارتباطات بازاریابی. در دوره آموزش داده کاوی مباحث خوشه‌بندی به‌صورت کامل پوشش داده خواهد شد. دوره آموزش وب اسکرپینگ برای کسانی است که می‌خواهند به‌طور مبتدی و حرفه‌ای در زمینه وب اسکرپینگ فعالیت کنند و پروژه‌های پیچیده و دقیق انجام دهند. بعد از گذراندن این دوره، شما آماده خواهید بود تا داده‌های وب را به‌طور کامل استخراج و تحلیل کنید و از این داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های مهم و کاربردی استفاده کنید. در ادامه مسیر آموزش برنامه نویسی و آموزش پروژه محور رسیدیم به آموزش وب اسکرپینگ با پایتون!

این کتابخانه با ارائه رابط کاربری ساده و قدرتمند، تجزیه و دسترسی به اجزای مختلف صفحات وب را آسان می‌کند که برای پروژه‌های استخراج داده‌های مبتنی بر وب بسیار مفید است. کتابخانه urllib در پایتون برای مدیریت URLها و ارسال درخواست‌های وب استفاده می‌شود. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد که درخواست‌های GET و POST را ارسال کنید و پاسخ‌های API را دریافت و پردازش کنید که در استخراج داده‌ها از وب کاربردی است. API (واسط برنامه‌نویسی نرم‌افزار کاربردی) به‌عنوان یک واسط میان نرم‌افزارها عمل می‌کند که اجازه می‌دهد بدون نیاز به درک کامل ساختار داخلی نرم‌افزار، با آن‌ها ارتباط برقرار کنیم. در پایتون، با استفاده از کتابخانه‌های مختلف، می‌توان به‌راحتی با APIها تعامل داشته و داده‌ها را استخراج کرد.