دوره آموزش جامع و کاربردی استخراج و تحلیل داده‌های وب با پایتون و فریم‌ورک Scrapy همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی استخراج و تحلیل داده‌های وب با پایتون و فریم‌ورک Scrapy

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل داده و توسعه ابزارهای استخراج اطلاعات (Data Extraction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم استخراج داده از وب
• 2. آشنایی با ساختار صفحات وب و پروتکل HTTP
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 4. مبانی کتابخانه درخواست‌ها در پایتون
• 5. آشنایی با ساختار DOM و زبان‌های HTML و CSS
• 6. کار با ابزارهای بازرسی عناصر در مرورگر
• 7. معرفی فریم‌ورک Scrapy و معماری آن
• 8. ایجاد اولین پروژه در Scrapy
• 9. کار با Selectors و عبارات CSS
• 10. استخراج داده‌ها با استفاده از XPath
• 11. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها در فرمت JSON
• 12. ذخیره‌سازی داده‌ها در فایل‌های CSV
• 13. کار با ابزار Scrapy Shell برای تست کدها
• 14. مفهوم Spider در Scrapy و پیاده‌سازی آن
• 15. مدیریت درخواست‌های چندصفحه‌ای و پیمایش
• 16. کار با آیتم‌ها و کلاس Item در Scrapy
• 17. استفاده از Item Pipelines برای پردازش داده‌ها
• 18. مدیریت خطاها و استثناها در فرآیند استخراج
• 19. تنظیمات User-Agent برای شبیه‌سازی رفتار مرورگر
• 20. استفاده از ربات‌های هوشمند با رعایت فایل Robots.txt
• 21. مدیریت تأخیر و سرعت درخواست‌ها برای پایداری سرور
• 22. کار با متغیرهای محیطی و تنظیمات پروژه
• 23. استخراج داده از جداول و لیست‌های پویا
• 24. کار با ابزارهای مدیریت نشست و کوکی‌ها
• 25. آشنایی با مفاهیم Middleware در Scrapy
• 26. پیاده‌سازی Downloader Middleware سفارشی
• 27. استفاده از Spider Middleware برای مدیریت داده‌ها
• 28. کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای برای ذخیره داده‌ها
• 29. اتصال Scrapy به دیتابیس‌های SQL
• 30. مدیریت داده‌های حجیم و بهینه‌سازی حافظه
• 31. آشنایی با ابزار Scrapy-Redis برای توزیع عملیات
• 32. مبانی موازی‌سازی و افزایش سرعت استخراج
• 33. استخراج داده از سایت‌های مبتنی بر جاوا اسکریپت
• 34. معرفی Selenium برای تعامل با صفحات پویا
• 35. ترکیب Scrapy و Selenium برای پروژه‌های پیچیده
• 36. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی در پروژه‌های استخراج
• 37. آماده‌سازی داده‌های استخراج شده برای تحلیل آماری
• 38. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با کتابخانه Pandas
• 39. تجسم داده‌های استخراج شده با کتابخانه‌های پایتون
• 40. امنیت و رعایت حریم خصوصی در استخراج داده
• 41. قوانین و اخلاق حرفه‌ای در جمع‌آوری داده‌های وب
• 42. طراحی معماری سیستم‌های جمع‌آوری داده مقیاس‌پذیر
• 43. استقرار پروژه‌های استخراج داده بر روی سرور
• 44. مانیتورینگ و نگهداری از ربات‌های استخراج‌کننده
• 45. استفاده از APIهای رسمی به جای استخراج مستقیم
• 46. تکنیک‌های مقابله با سیستم‌های تشخیص ربات
• 47. بررسی نمونه‌های کاربردی در تحلیل بازار و کسب‌وکار
• 48. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم کامل استخراج داده خبری
• 49. بهینه‌سازی نهایی و مستندسازی پروژه‌های نرم‌افزاری