Python – Extraction des données, scrapping & growth hacking

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Aperçu du cours

Objectif de formation : Savoir utiliser Python dans le cadre du scrapping de données et du growth hacking.

Programme d'études

  • Présentation de Python

    • Les éléments fondamentaux du langage

    • Les apports et enjeux de Python dans la Big Data et l’analyse de données

    • Les différents types de bases

    • Les procédures et fonctions

  • L'ingestion avec Python

    • Pandas : présentation de la librairie

    • Manipuler les données avec cette librairie

    • Définition du concept de DataFrame

    • Les structures d’interrogation et d’indexation

    • Les données manquantes et leur traitement

    • La fusion de DataFrame

    • Manipuler les dates

    • Appliquer des mesures statistiques variées sur les DataFrames

    • Les problèmes de mesure et de normalisation

    • Réaliser des métriques d’analyse

  • Le concept de scrapping de données

    • Définition du scrapping

    • Le niveau de difficulté du scrapping selon le support: Web, Papier, PDF

    • Les usages pratiques du scrapping

    • L’architecture d’internet

    • Définition d’un « Client »

    • Définition d’un « Serveur »

    • L’importance des deux notions

    • L’impact du HTTP et du HTML sur les scrapers

    • La balise HTML et son attribut

    • L’identification d’éléments par « class » et par « id »

  • Python: l'usage en solution ETL

    • Les formats de données structurées: CSV, XML, JSON

    • Lecture et écriture des fichiers

    • Exploiter les données de fichiers de différentes sources

    • Les fonctions d’accès

    • Chargement des données en blocs de lignes

    • Beautiful Soup & CSS Select : les outils dédiés au scrapping

  • Mise en place d'un scraper

    • Les scrapers simples

    • Élaborer une stratégie pour naviguer sur le site

    • Le codage du scraper

    • Les scrapers complexes : l’envoi de données à un site internet

    • Les requêtes POST et les requêtes GET

    • Parcourir un site pour trouver des données

    • Élaborer une stratégie

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bprigent

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