Les meilleurs cours de Web Scraping - Découvrez lequel est le meilleur pour vous

Ștefan Răcila le 10 avril 2023

Les meilleurs cours de Web Scraping - Découvrez lequel est le meilleur pour vous

Le "web scraping" est une compétence essentielle dans le monde actuel axé sur les données. Avec l'abondance des données disponibles sur l'internet, la demande de compétences en web scraping n'a jamais été aussi forte. Les entreprises, les chercheurs et les particuliers l'utilisent pour recueillir des informations, générer des pistes et suivre les tendances.

Avant de commencer à faire du scraping sur le web, vous devez acquérir les compétences et les outils nécessaires pour le faire de manière efficace. C'est là qu'interviennent les cours de web scraping. Ces cours permettent de comprendre en profondeur les techniques, les outils et les meilleures pratiques du web scraping. Dans cet article, nous allons examiner quelques-uns des meilleurs cours de web scraping disponibles aujourd'hui.

Le Web Scraping moderne avec Python en utilisant Scrapy Splash Selenium

https://www.udemy.com/course/web-scraping-in-python-using-scrapy-and-splash/

Ce cours, proposé par Udemy, est conçu pour les débutants et couvre les bases du web scraping en utilisant le langage de programmation Python. Il utilise le framework Scrapy ainsi que Splash et Selenium. Il couvre des sujets tels que l'analyse HTML et XML, la navigation dans le DOM, le rendu JavaScript et l'extraction de données à partir de sites web.

Vous utiliserez Python 3.7, Scrapy 1.6 et Splash 3.0. Vous disposerez d'un guide détaillé, étape par étape, sur la façon de devenir un scrapeur web professionnel. Vous apprendrez à utiliser Splash et Selenium pour scraper des sites web JavaScript. Vous apprendrez à héberger des spiders dans Heroku ainsi que dans Splash. Vous apprendrez à créer un script personnalisé pour que les spiders puissent s'exécuter périodiquement sans aucune intervention de votre part.

Prérequis :

• Connaissances de base en Python

Durée du cours : 8,5 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

Dans l'ensemble, il s'agit d'un excellent cours pour tous ceux qui souhaitent extraire des données du Web.

Web Scraping en Node.js & JavaScript

https://www.udemy.com/course/web-scraping-in-nodejs/

Dans ce cours, vous apprendrez à récupérer des données sur le web à l'aide d'exemples pratiques sur des sites web réels. Vous allez utiliser Node.js, Cheerio, NightmareJs et Puppeteer. Vous utiliserez la toute nouvelle syntaxe JavaScript ES7 avec async/await.

Vous apprendrez à récupérer un site web Craigslist pour des emplois en ingénierie logicielle en utilisant Node.js et Cheerio. Vous apprendrez ensuite à récupérer des sites web plus avancés qui nécessitent un rendu JavaScript tels que iMDB et AirBnB en utilisant NighmareJs et Puppeteer.

Vous allez également apprendre comment vous pouvez même éviter de perdre du temps à créer un scraper web, en faisant de la rétro-ingénierie sur les sites web et en trouvant leurs API cachées !

Prérequis :

• Expérience de base en HTML
• Expérience de base de jQuery
• Expérience de base en Nodejs

Durée du cours : 10,5 heures

Evaluation : 4,3 sur 5

Utiliser Python pour accéder aux données Web

https://www.coursera.org/learn/python-network-data

Ce cours vous montrera comment traiter l'Internet comme une source de données. Vous allez récupérer, analyser et lire des données web ainsi qu'accéder à des données en utilisant des API web. Vous travaillerez avec les formats de données HTML, XML et JSON en Python. Ce cours couvrira les chapitres 11-13 du manuel "Python pour tous".

La lecture des 10 premiers chapitres du livre est une condition préalable facultative. Les sujets abordés dans ces chapitres comprennent les variables et les expressions, l'exécution conditionnelle (boucles, branchements et try/except), les fonctions, les structures de données Python (chaînes de caractères, listes, dictionnaires et tuples) et la manipulation de fichiers.

Prérequis :

• Connaissances de base en Python

Durée du cours : 19 heures

Evaluation : 97%

Le Web Scraping en R

https://www.datacamp.com/courses/web-scraping-in-r

Ce cours vous apprendra comment collecter et télécharger efficacement des données à partir de n'importe quel site web en utilisant R. Vous apprendrez à automatiser le processus de scraping et d'analyse de Wikipédia à l'aide des packages rvest et httr. En participant à des exercices pratiques, vous acquerrez également une compréhension plus approfondie du HTML et du CSS, les éléments fondamentaux des pages web. Cela vous permettra de rendre vos processus de collecte de données plus efficaces et moins sujets aux erreurs.

Prérequis :

• Intermédiaire R
• Introduction au Tidyverse

Durée du cours : 4 heures

Il ne s'agit là que de quelques exemples des nombreux cours de web scraping disponibles. Il est important de noter que le cours que vous choisirez dépendra de vos compétences actuelles et de vos objectifs.

Conclusion

Dans cet article, nous avons examiné quelques-uns des meilleurs cours de web scraping disponibles aujourd'hui. Nous avons couvert un éventail de fournisseurs de cours en ligne afin que vous puissiez choisir le meilleur pour vous.

En conclusion, si vous souhaitez apprendre à faire du scraping sur le web, il n'y a jamais eu de meilleur moment pour commencer. Grâce à un large éventail de cours sur le web scraping, vous pouvez choisir celui qui correspond le mieux à vos besoins et à votre niveau de compétence. Que vous souhaitiez apprendre les bases du web scraping ou des techniques avancées pour travailler avec de grands ensembles de données, il y a un cours pour vous.

Cependant, il est préférable d'utiliser un scraper professionnel plutôt que de créer son propre scraper, car cela permet d'économiser du temps, des efforts et des ressources. Les scrappers professionnels sont conçus pour traiter des données volumineuses, ils sont très performants et ils sont équipés de fonctions avancées telles que la résolution des CAPTCHA et la rotation des adresses IP. Ces fonctionnalités permettent aux scrapers professionnels d'échapper à la détection et de récupérer des données sur des sites web difficiles d'accès.

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