Практикум: Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников

Бакалавриат 2021/2022

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Психология)

Направление: 37.03.01. Психология

Кто читает: Департамент психологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Тамбовцева Алла Андреевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 20

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Учебная дисциплина «Практикум: Web-scraping - сбор данных из баз данных и интернет-источников» раскроет студентам-психологам основы сбора данных из интернет-источников средствами Python. Особое внимание на курсе уделяется работе с текстом и выгрузке информации из социальных сетей.

Цель освоения дисциплины

Овладение инструментами Python для сбора данных из интернет-источников и выгрузки текстовой информации из социальных сетей.

Планируемые результаты обучения

владеть навыками работы с различными структурами данных в Python
владеть навыками выгрузки данных из веб-страниц с помощью библиотеки BeautifulSoup
владеть навыками управления браузером помощью библиотеки Selenium
владеть основами синтаксиса HTML, уметь работать с тэгами и их атрибутами
уметь формировать запросы к API средствами Python

Содержание учебной дисциплины

Введение в web-scraping. Язык HTML и его особенности.
Структуры данных в Python: списки, кортежи, словари.
Библиотека BeautifulSoup как инструмент для выгрузки данных из HTML-страниц.
Библиотека Selenium как инструмент управления браузером.
Web-scraping: часто встречающиеся проблемы и способы их решения.
Работа с API средствами Python.

Элементы контроля

Домашние задания
Домашние задания представляют собой набор задач разной сложности, которые весят разное количество баллов. Оценка за домашние задания, которая подставляется в формулу оценивания, определяется как неокругленное среднее арифметическое оценок, полученных за домашние работы. Домашние задания, сданные после срока, оцениваются с использованием понижающих коэффициентов: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%. Домашние задания, сданные через неделю после указанного срока и позже, не принимаются и не оцениваются.
Проект
Проект представляет собой написание корректно работающей программы по сбору данных из интернет-источников средствами Python. Результаты проекта представляются в следующем виде: программа на Python (файл с расширением .py или файл Jupyter Notebook с расширением .ipynb), файл с документацией программы, который содержит её описание, ограничения и потенциальные проблемы. Проект выполняется индивидуально. Тема проекта выбирается студентами самостоятельно.

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 3 модуль
0.6 * Домашние задания + 0.4 * Проект

Список литературы

Авторы

Тамбовцева Алла Андреевна

Программа дисциплины