Kursbeschreibung
Bei den meisten Datenvisualisierungsprojekten müssen Sie in der Regel einige der benötigten Daten beschaffen oder anderweitig erstellen. In diesen Lektionen konzentrieren wir uns auf zwei der gebräuchlichsten automatisierten Techniken zur Datenbeschaffung und betonen, dass Sie die benötigten Daten immer eingeben können. Sie werden lernen, dass eine Website nur aus HTML besteht, mit vielen Tags, die zur Identifizierung und Erfassung von Daten verwendet werden können. In unserem Beispiel werden wir die Beautiful Soup-Bibliothek verwenden, um eine Website nach einem Schlüsselwort abzufragen und dann alle mit diesem Schlüsselwort verbundenen Weblinks herauszufinden und die Links programmatisch verfügbar zu machen.
Als Nächstes werden wir eine RESTful-API verwenden, um Daten von einem zunehmend verbreiteten Ansatz für den Datenaustausch zu erhalten. REST (Representational State Transfer) ist eine Anwendungsprogrammschnittstelle im Internet, die den programmatischen Zugriff auf einen Informationsspeicher ermöglicht. Wir werden auch mehrere APIs untersuchen und Daten in ein Modell extrahieren, das wir grafisch darstellen können. Schließlich werden wir mehrere Best Practices in einer Übung kombinieren und Daten aus einem Pandas-Datenrahmen mit Längen- und Breitengraden sowie der Größe von Ereignissen untersuchen, die wir auf einer Weltkarte darstellen können.
Was Sie lernen werden
- Erlangen Sie Daten durch Daten-Web-Scraping von Websites unter Verwendung von HTML-Tags
- Verwenden Sie die Beautiful Soup-Bibliothek und die Requests-Bibliothek, um ein Schlüsselwort zu finden und zugehörige Web-Links programmgesteuert zu ziehen
- Erlangen Sie Daten durch RESTful APIs, um ein Informationsrepository über das Internet zuzugreifen
- Extrahieren Sie Daten aus mehreren APIs in ein Modell, das Sie darstellen können
- Plotten Sie Längengerade-, Breitengrad- und Stärkendaten aus einem Pandas-Datenrahmen auf eine Weltkarte
- Erkennen Sie geozentrische Daten
Wichtige Erkenntnisse
- Die meisten Datenvisualisierungsprojekte erfordern das Erlangen oder Erstellen einiger Daten selbst, und Daten können immer manuell eingegeben werden, wenn nötig.
- Eine Website ist alles HTML, mit vielen Tags, die verwendet werden können, um Daten zu identifizieren und zu erfassen.
- Beautiful Soup kann eine Website nach einem Schlüsselwort durchsuchen und die zugehörigen Web-Links programmgesteuert verfügbar machen.
- REST (Representational State Transfer) ist eine Anwendungsprogrammschnittstelle, die über das Internet läuft und programmgesteuerten Zugang zu einem Informationsrepository ermöglicht.
- Daten aus einem Pandas-Datenrahmen mit Längengerade, Breitengrad und Stärke von Ereignissen können auf einer Weltkarte dargestellt werden.
Häufig gestellte Fragen
Welche Datenerfassungstechniken behandelt dieser Kurs?
Er konzentriert sich auf zwei gängige automatisierte Techniken zum Erlangen von Daten: Web-Scraping von Websites unter Verwendung der Beautiful Soup-Bibliothek und das Erlangen von Daten durch RESTful APIs. Er betont auch, dass Sie die benötigten Daten immer manuell eingeben können.
Mit welchen Bibliotheken und Tools werde ich arbeiten?
Sie werden die Beautiful Soup-Bibliothek und die Requests-Bibliothek zum Scraping von Websites, RESTful APIs zum Erlangen von Daten und einen Pandas-Datenrahmen zum Darstellen von Daten auf einer Weltkarte verwenden.
Was werde ich am Ende des Kurses tun können?
Sie werden Daten durch Scraping und durch RESTful APIs erlangen können, Beautiful Soup und die Requests-Bibliothek verstehen, geozentrische Daten erkennen und Längengerade, Breitengrad und Stärke von Ereignissen auf einer Weltkarte darstellen können.
Welche Lektionen sind in diesem Kurs enthalten?
Der Kurs umfasst drei Lektionen: Web-Scraping verwenden, Web-Scraping mithilfe einer API und Datendarstellung auf Geografiekarten.
Welche Fähigkeiten hilft dieser Kurs zu entwickeln?
Er entwickelt Fähigkeiten in Datenkartografierung, Datenvisualisierung, Datenkarten, Informationsvisualisierung, wissenschaftlicher Visualisierung und Visualisierung.
