Quels sont quelques exemples de projets de portefeuille de web scraping pour la science des données ?

1 Pourquoi le web scraping ?

Le web scraping peut vous aider à répondre à diverses questions et à résoudre des problèmes à l’aide de données provenant du web. Par exemple, vous pouvez utiliser le web scraping pour surveiller les prix et les tendances, comparer les produits et services, recueillir les avis et les commentaires des clients, récupérer des données sur les réseaux sociaux, extraire des informations à partir d’articles de presse, etc. Le web scraping peut également vous aider à enrichir vos jeux de données existants avec des fonctionnalités et des variables supplémentaires, ou à créer de nouveaux jeux de données à partir de zéro.

3 Que faire du web scrape ?

Le choix de ce qu’il faut faire pour le web scrape dépend de vos intérêts, de vos objectifs et de la disponibilité des données. Vous pouvez faire du web scraping sur presque tous les sites web qui ont des données publiques et accessibles, tant que vous respectez les termes et conditions et les directives éthiques du web scraping. Cependant, certains sites Web peuvent avoir des mesures anti-scraping, telles que des limites de débit, des interdictions d’IP ou du contenu dynamique, qui peuvent rendre le web scraping plus difficile. Vous devrez peut-être utiliser des techniques avancées, telles que la rotation des proxys, des en-têtes et des agents utilisateurs, ou l’utilisation de navigateurs sans écran, pour surmonter ces obstacles.

4 Exemples de projets de web scraping

Les projets de portefeuille de science des données qui impliquent du web scraping peuvent être un excellent moyen de mettre en valeur vos compétences et votre créativité. Par exemple, vous pouvez récupérer les offres d’emploi d’Indeed ou de Glassdoor pour analyser les compétences, les salaires et les emplacements des emplois en science des données. Vous pouvez également récupérer des avis sur les produits sur Amazon ou eBay et utiliser l’analyse des sentiments, la modélisation des sujets ou les systèmes de recommandation. Vous pouvez également récupérer les notes et les avis des hôtels ou des restaurants sur TripAdvisor ou Yelp pour créer un tableau de bord ou un rapport qui résume la satisfaction et les commentaires des clients. En outre, vous pouvez récupérer les cours des actions, les articles de presse ou les tweets et appliquer l’analyse de séries chronologiques, le traitement du langage naturel ou l’apprentissage automatique pour prédire les mouvements du marché ou le sentiment. Enfin, vous pouvez extraire des données sportives d’ESPN ou de Wikipédia et utiliser l’analyse exploratoire des données, la visualisation ou la modélisation statistique pour trouver des informations et des modèles.

5 Conseils pour les projets de web scraping

Pour que vos projets de web scraping soient plus réussis et plus impressionnants, il est important de planifier votre projet avant de commencer. Définissez votre question de recherche, les sources de données, les exigences en matière de données et les méthodes d’analyse. Il est également essentiel de documenter votre processus et votre code de web scraping. Utilisez des commentaires, des docstrings et des cellules Markdown pour expliquer votre logique, vos hypothèses et vos résultats. De plus, il est important de respecter les règles et l’étiquette du site Web. Suivez le fichier robots.txt, limitez la fréquence de vos requêtes, utilisez des en-têtes et des agents utilisateur appropriés et évitez de récupérer des données sensibles ou protégées par des droits d’auteur. En outre, gérez les erreurs et les exceptions de manière élégante à l’aide de blocs try-except, de la journalisation et des nouvelles tentatives. Enfin, testez et validez vos données à l’aide d’assertions, de vérifications et de contrôles d’intégrité pour garantir l’exactitude, l’exhaustivité et la cohérence.