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Ciencia del Web Scraping
Ștefan Răcilă10 de abril de 20234 min de lectura

Los mejores cursos de Web Scraping - Averigüe cuál es el mejor para usted

Los mejores cursos de Web Scraping - Averigüe cuál es el mejor para usted

Los mejores cursos de Web Scraping - Averigüe cuál es el mejor para usted

El web scraping es una habilidad fundamental en el mundo actual, impulsado por los datos. Con la abundancia de datos disponibles en Internet, la demanda de conocimientos de web scraping nunca ha sido tan alta. Las empresas, los investigadores y los particulares lo utilizan para recopilar información, generar pistas y seguir tendencias.

Antes de que pueda empezar a raspar la web, necesita aprender las habilidades y herramientas para hacerlo con eficacia. Ahí es donde entran en juego los cursos de web scraping. Estos cursos proporcionan un conocimiento profundo de las técnicas, herramientas y mejores prácticas del web scraping. En este artículo, echaremos un vistazo a algunos de los mejores cursos de web scraping disponibles en la actualidad.

Web Scraping Moderno con Python usando Scrapy Splash Selenium

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

Este curso, ofrecido por Udemy, está diseñado para principiantes y cubre los fundamentos del web scraping utilizando el lenguaje de programación Python. Utiliza el framework Scrapy junto con Splash y Selenium. Abarca temas como el análisis sintáctico de HTML y XML, la navegación por el DOM, la representación de JavaScript y la extracción de datos de sitios web.

Utilizarás Python 3.7, Scrapy 1.6 y Splash 3.0. Usted tendrá una guía paso a paso en profundidad sobre cómo convertirse en un raspador web profesional. Aprenderás a usar Splash y Selenium para scrapear sitios web JavaScript. Aprenderás a alojar spiders en Heroku así como en Splash. Aprenderás a crear un script personalizado para que las arañas puedan ejecutarse periódicamente sin ninguna intervención por tu parte.

Requisitos previos:

  • Conocimientos básicos de Python

Duración del curso: 8,5 horas

Valoración: 4,5 sobre 5

En general, un gran curso para cualquiera que quiera extraer datos de la web.

Web Scraping en Node.js y JavaScript

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

En este curso aprenderás a scrapear datos de la web con ejemplos prácticos en sitios web reales. Vas a utilizar Node.js, Cheerio, NightmareJs y Puppeteer. Utilizarás la nueva sintaxis JavaScript ES7 con async/await.

Usted aprenderá cómo raspar un sitio web Craigslist para puestos de trabajo de ingeniería de software utilizando Node.js y Cheerio. A continuación, aprenderá cómo raspar sitios web más avanzados que requieren la representación de JavaScript como iMDB y AirBnB utilizando NighmareJs y Puppeteer.

También aprenderá cómo puede evitar perder el tiempo creando un raspador web en primer lugar, haciendo ingeniería inversa de sitios web y encontrando sus API ocultas.

Requisitos previos:

  • Experiencia básica HTML
  • Experiencia básica en jQuery
  • Experiencia básica Nodejs

Duración del curso: 10,5 horas

Valoración: 4,3 sobre 5

Uso de Python para acceder a datos web

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

Este curso le mostrará cómo puede tratar Internet como una fuente de datos. Raspará, analizará y leerá datos web, y accederá a datos mediante API web. Trabajará con formatos de datos HTML, XML y JSON en Python. Este curso cubrirá los capítulos 11-13 del libro de texto "Python for Everybody".

Es un prerrequisito opcional que leas los 10 primeros capítulos del libro. Los temas tratados en esos capítulos incluyen variables y expresiones, ejecución condicional (bucles, ramificación y try/except), funciones, estructuras de datos de Python (cadenas, listas, diccionarios y tuplas) y manipulación de archivos.

Requisitos previos:

  • Conocimientos básicos de Python

Duración del curso: 19 horas

Valoración: 97%

Web Scraping en R

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

Este curso le enseñará a recopilar y descargar eficazmente datos de cualquier sitio web utilizando R. Aprenderá a automatizar el proceso de raspado y análisis sintáctico de Wikipedia con la ayuda de los paquetes rvest y httr. Mediante la participación en ejercicios prácticos, también obtendrá una comprensión más profunda de HTML y CSS, los elementos fundamentales de las páginas web. Esto le permitirá hacer que sus procesos de recopilación de datos sean más eficientes y menos propensos a errores.

Requisitos previos:

Duración del curso: 4 horas

Estos son sólo algunos ejemplos de los muchos cursos de web scraping disponibles. Es importante tener en cuenta que el curso que elijas dependerá de tus habilidades actuales y de lo que quieras conseguir.

Conclusión

En este artículo, hemos analizado algunos de los mejores cursos de web scraping disponibles en la actualidad. Hemos cubierto una gama de proveedores de cursos en línea para que pueda elegir el mejor para usted.

En conclusión, si estás interesado en aprender a raspar la web, nunca ha habido un mejor momento para empezar. Con una amplia gama de cursos de web scraping disponibles, puede elegir el que mejor se adapte a sus necesidades y nivel de habilidad. Tanto si desea aprender los conceptos básicos del web scraping como técnicas avanzadas para trabajar con grandes conjuntos de datos, existe un curso para usted.

Sin embargo, utilizar un scraper profesional es mejor que crear uno propio porque ahorra tiempo, esfuerzo y recursos. Los raspadores profesionales están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos, tienen un rendimiento de alta velocidad y están equipados con funciones avanzadas como la resolución de CAPTCHA y la rotación de IP. Estas funciones ayudan a los scrapers profesionales a evitar ser detectados y a extraer datos de sitios web de difícil acceso.

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Acerca del autor
Ștefan Răcilă, desarrollador full stack en WebScrapingAPI
Ștefan RăcilăDesarrollador Full Stack

Stefan Racila es ingeniero de DevOps y Full Stack en WebScrapingAPI, donde se encarga de desarrollar funciones para los productos y de mantener la infraestructura que garantiza la fiabilidad de la plataforma.

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