Description du cours
Une réalité de la plupart des projets de visualisation de données est que vous devrez généralement obtenir ou créer certaines des données dont vous avez besoin. Dans ces leçons, nous nous concentrons sur deux des techniques automatisées les plus courantes pour obtenir des données et soulignons comment vous pouvez toujours saisir les données dont vous avez besoin. Vous apprendrez qu'un site Web est entièrement HTML, avec de nombreuses balises qui peuvent être utilisées pour identifier et récupérer des données. Dans notre exemple, nous utiliserons la bibliothèque Beautiful Soup pour interroger un site Web à la recherche d'un mot-clé, puis extraire tous les liens Web associés à ce mot-clé, rendant les liens disponibles par programmation.
Ensuite, nous utiliserons une API RESTful pour obtenir des données à partir d'une approche de plus en plus courante de l'échange de données. Representational State Transfer, ou REST, est une interface de programme d'application qui fonctionne sur Internet et permet un accès programmatique à un référentiel d'informations. Nous explorerons également plusieurs API et extrairons des données dans un modèle que nous pourrons tracer. Enfin, nous combinerons plusieurs bonnes pratiques en un seul exercice et explorerons les données d'un cadre de données Pandas avec la longitude, la latitude et l'ampleur des événements que nous pouvons tracer sur une carte du monde.
Ce que vous allez apprendre
- Obtenir des données en extrayant des données de sites Web (data scraping) à l'aide de balises HTML
- Utiliser la bibliothèque Beautiful Soup et la bibliothèque requests pour trouver un mot-clé et extraire les liens web associés de manière programmatique
- Obtenir des données via des API RESTful pour accéder à un référentiel d'informations sur Internet
- Extraire les données de plusieurs API dans un modèle que vous pouvez tracer
- Tracer des données de longitude, de latitude et de magnitude à partir d'un data frame Pandas sur une carte du monde
- Reconnaître les données géocentriques
Points clés à retenir
- La plupart des projets de visualisation de données nécessitent d'obtenir ou de créer certaines données vous-même, et les données peuvent toujours être saisies manuellement si nécessaire.
- Un site web est entièrement composé de HTML, avec de nombreuses balises qui peuvent être utilisées pour identifier et récupérer des données.
- Beautiful Soup peut interroger un site Web pour un mot-clé et rendre les liens Web associés disponibles de manière programmatique.
- REST (Representational State Transfer) est une interface de programme d'application qui fonctionne sur Internet et permet un accès programmatique à un référentiel d'informations.
- Les données d'un data frame Pandas contenant la longitude, la latitude et la magnitude d'événements peuvent être tracées sur une carte du monde.
Foire aux questions
Quelles techniques de collecte de données ce cours couvre-t-il ?
Il se concentre sur deux techniques automatisées courantes pour l'obtention de données : l'extraction de données à partir de sites Web à l'aide de la bibliothèque Beautiful Soup, et l'obtention de données via des API RESTful. Il souligne également que vous pouvez toujours saisir manuellement les données dont vous avez besoin.
Avec quelles bibliothèques et outils vais-je travailler ?
Vous utiliserez la bibliothèque Beautiful Soup et la bibliothèque requests pour scraper (extraire) des sites Web, des API RESTful pour obtenir des données, et un DataFrame Pandas pour tracer des données sur une carte du monde.
Que serai-je capable de faire à la fin de ce cours ?
Vous serez capable d'obtenir des données par extraction et par API RESTful, de comprendre Beautiful Soup et la bibliothèque requests, de reconnaître les données géocentriques, et de tracer la longitude, la latitude et la magnitude d'événements sur une carte du monde.
Quelles leçons sont incluses dans ce cours ?
Le cours comprend trois leçons : Extraction de données via le Web, Extraction de données à l'aide d'une API, et Traçage de données sur des cartes géographiques.
Quelles compétences ce cours permet-il de développer ?
Il permet d'acquérir des compétences en cartographie de données, en visualisation de données, en datamaps, en visualisation d'informations, en visualisation scientifique et en visualisation de manière générale.
