دوره آموزش کاربردی استخراج داده از وب با پایتون و انتخابگرهای CSS (ویژه تحلیل‌گران داده و برنامه‌نویسان) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی استخراج داده از وب با پایتون و انتخابگرهای CSS (ویژه تحلیل‌گران داده و برنامه‌نویسان)

موضوع کلی: علوم رایانه و تحلیل داده

موضوع میانی: استخراج و پردازش خودکار داده‌های تحت وب (Web Data Extraction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اینترنت و ساختار صفحات وب
• 2. آشنایی با زبان نشانه‌گذاری HTML
• 3. ساختار درختی سند و مدل شیءگرای صفحه
• 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 6. کار با کتابخانه Requests برای دریافت محتوای وب
• 7. مدیریت کدهای وضعیت HTTP و پاسخ‌های سرور
• 8. درک مفاهیم کوکی‌ها و نشست‌ها در درخواست‌های وب
• 9. آشنایی با کتابخانه BeautifulSoup برای پارس کردن HTML
• 10. جستجو در ساختار DOM با استفاده از تگ‌های HTML
• 11. مبانی انتخابگرهای CSS و کاربرد آن‌ها در استخراج داده
• 12. انتخاب عناصر بر اساس شناسه و کلاس در CSS
• 13. استفاده از انتخابگرهای ترکیبی و سلسله‌مراتبی
• 14. کار با انتخابگرهای ویژگی در CSS برای یافتن عناصر خاص
• 15. پیاده‌سازی متدهای جستجو در BeautifulSoup
• 16. استخراج متن و محتوای متنی از تگ‌های وب
• 17. استخراج پیوندها و آدرس‌های URL از صفحات
• 18. استخراج ویژگی‌های تصاویر و سایر رسانه‌ها
• 19. مدیریت داده‌های جدولی و استخراج محتوای تگ‌های Table
• 20. کار با لیست‌های مرتب و نامرتب در استخراج داده
• 21. شناسایی و عبور از ساختارهای پیچیده وب‌سایت‌ها
• 22. استفاده از کتابخانه Pandas برای سازمان‌دهی داده‌های استخراج شده
• 23. ذخیره‌سازی داده‌ها در قالب فایل‌های CSV
• 24. ذخیره‌سازی داده‌ها در قالب فایل‌های اکسل
• 25. پاک‌سازی داده‌های استخراج شده با استفاده از کتابخانه Pandas
• 26. مدیریت خطاهای رایج در درخواست‌های شبکه
• 27. استفاده از وقفه زمانی برای رعایت استانداردهای دسترسی به سرور
• 28. مبانی شبیه‌سازی رفتار کاربر با استفاده از کتابخانه Selenium
• 29. نصب و تنظیم درایور مرورگر برای خودکارسازی
• 30. تعامل با عناصر صفحه مانند کلیک و ورود متن در Selenium
• 31. استخراج داده از صفحات پویا و مبتنی بر جاوااسکریپت
• 32. مدیریت زمان‌های انتظار در صفحات پویا
• 33. استخراج داده از صفحات دارای اسکرول بی‌نهایت
• 34. استفاده از کتابخانه Scrapy برای پروژه‌های بزرگ استخراج داده
• 35. ساختار پروژه‌ها در فریم‌ورک Scrapy
• 36. تعریف آیتم‌ها در Scrapy برای ساختارمند کردن داده‌ها
• 37. نوشتن اسپایدرهای اختصاصی برای سایت‌های هدف
• 38. استفاده از Pipelineها برای پردازش و ذخیره داده‌ها
• 39. محدودیت‌های فنی و اخلاقی در استخراج داده
• 40. رعایت فایل Robots.txt و اصول اخلاقی در جمع‌آوری داده
• 41. روش‌های شناسایی و جلوگیری از مسدود شدن IP
• 42. استفاده از پراکسی‌ها در چارچوب مقررات قانونی
• 43. متدولوژی استخراج داده‌های حجیم به صورت زمان‌بندی شده
• 44. تجمیع داده‌ها از منابع مختلف وب
• 45. تحلیل اولیه داده‌های استخراج شده با کتابخانه‌های آماری
• 46. نمایش بصری داده‌های استخراج شده با Matplotlib
• 47. امنیت در تبادل داده و استفاده از پروتکل HTTPS
• 48. بهینه‌سازی کدهای استخراج‌کننده برای افزایش سرعت
• 49. مستندسازی پروژه‌های استخراج داده
• 50. آشنایی با APIهای رسمی وب‌سایت‌ها به عنوان جایگزین استخراج
• 51. بررسی چالش‌های حقوقی کپی‌رایت در استخراج داده‌های وب
• 52. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه خودکار جمع‌آوری داده‌های خبری
• 53. ارزیابی و کنترل کیفیت داده‌های جمع‌آوری شده
• 54. توسعه ابزارهای تحلیل داده با بهره‌گیری از داده‌های وب