Веб-скрабинг на Python: BeautifulSoup, Selenium, Scrapy и анализ AI
Освоите веб-скрейпинг на Python, чтобы извлекать данные с любого веб-сайта с помощью BeautifulSoup, Selenium, Scrapy и методов анализа с использованием искусственного интеллекта.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
В современном мире, основанном на данных, возможность автоматически собирать и структурировать информацию из Интернета является бесценной суперсилой для разработчиков, аналитиков и исследователей. Веб-скрабинг позволяет обойти ручной ввод данных и мгновенно разблокировать массивы данных из Интернет.
Этот всеобъемлющий текстовый курс поможет вам стать от абсолютного новичка до уверенного веб-скрабера. Вы узнаете, как перемещаться по статическим страницам, управлять динамическими сеансами браузера, обрабатывать сложные веб-сайты с большим количеством JavaScript и использовать современный искусственный интеллект для очистки и анализа неструктурированных данных. Читая четкие объяснения, изучая примеры кода и практикуя реальные сценарии, вы создадите надежный набор инструментов для автоматизированного сбора данных.
Что вы узнаете:
- Узнайте основные понятия HTML, CSS селекторов и HTTP запросов.
- Создание легких скребков с помощью BeautifulSoup для извлечения данных из статических веб-страниц.
- Настройте Селен для автоматизации взаимодействия браузера, обработки форм входа и скребка динамических, JavaScript-тяжелых сайтов.
- Master Scrapy для создания высокоэффективных, асинхронных пауков, которые обходят крупномасштабные веб-сайты на скорости.
- Примените быструю инженерию с ChatGPT для очистки, структуры и форматирования грязных собранных данных.
- Понимание этических стандартов скрапирования, ограничение скорости и соблюдение правил robots.txt.
Путешествие начинается с основных веб-технологий и базового анализа документов, прежде чем перейти к продвинутой автоматизации браузера и высокопроизводительным платформам обхода. Вы также изучите, как интегрировать современные инструменты искусственного интеллекта, чтобы легко анализировать сложные форматы данных.
Этот курс предназначен для начинающих, аналитиков данных и разработчиков Python, которые хотят автоматизировать сбор данных. Не требуется предыдущий опыт скрапирования, хотя полезно базовое понимание основ Python.
Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу автоматизированного извлечения веб-данных.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-Powered Data Cleaning
Сертификат
Практика
1 300 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python Web Scraping: сбор данных с помощью Scrapy и Playwright
Сертификат
Практика
1 300 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Веб-скрейпинг с помощью ИИ: Автоматизация сбора общедоступных данных в Excel
Сертификат
Практика
1 300 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Python для веб-скрапинга: Автоматизация сбора данных
Сертификат
Практика
1 300 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство