دوره آموزش جامع و کاربردی جمع‌آوری و تحلیل داده‌های وب با پایتون (Web Scraping) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی جمع‌آوری و تحلیل داده‌های وب با پایتون (Web Scraping)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل داده و برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اینترنت و ساختار صفحات وب
• 2. آشنایی با زبان نشانه‌گذاری اچ‌تی‌ام‌ال و ساختار درخت دام
• 3. اصول و مفاهیم بنیادی جمع‌آوری داده‌های وب
• 4. معرفی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 5. آشنایی با کتابخانه درخواست‌ها برای برقراری ارتباط با سرور
• 6. کار با متدهای اچ‌تی‌تی‌پی در پایتون
• 7. تحلیل کدهای وضعیت پاسخ سرور و مدیریت خطاها
• 8. معرفی کتابخانه بیوتی‌فول‌سوپ برای پیمایش اچ‌تی‌ام‌ال
• 9. جستجو در ساختار دام با استفاده از متدهای بیوتی‌فول‌سوپ
• 10. استخراج متن و ویژگی‌های عناصر اچ‌تی‌ام‌ال
• 11. مدیریت و فیلتر کردن تگ‌های تکراری
• 12. کار با انتخابگرهای سی‌اس‌اس در پایتون
• 13. آشنایی با زبان اکس‌پث برای مسیریابی دقیق در صفحات
• 14. ذخیره‌سازی داده‌های استخراج شده در قالب سی‌اس‌وی
• 15. کار با فرمت‌های جیسون برای سازماندهی داده‌ها
• 16. آشنایی با اصول اخلاقی و حقوقی جمع‌آوری داده در ایران
• 17. رعایت فایل رباتس و احترام به سیاست‌های وب‌سایت‌ها
• 18. مدیریت وقفه و زمان‌بندی در درخواست‌ها برای جلوگیری از فشار به سرور
• 19. مبانی کتابخانه سلنیوم برای تعامل با صفحات داینامیک
• 20. شبیه‌سازی مرورگر با درایورهای سلنیوم
• 21. نحوه اجرای اسکریپت‌های جاوااسکریپت در پایتون
• 22. مدیریت پنجره‌ها و تب‌های مرورگر در محیط خودکار
• 23. استخراج داده از صفحات دارای محتوای پویا
• 24. کار با کتابخانه پانداس برای تحلیل و پردازش داده‌ها
• 25. تمیزسازی داده‌های استخراج شده با کتابخانه پانداس
• 26. مدیریت مقادیر گمشده و ناهنجاری‌ها در مجموعه داده
• 27. ادغام و الحاق داده‌ها از منابع مختلف وب
• 28. مصورسازی داده‌های جمع‌آوری شده با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 29. ایجاد نمودارهای آماری از داده‌های وب
• 30. معرفی فریم‌ورک اسکرپی برای پروژه‌های مقیاس‌بزرگ
• 31. ساختار معماری اسکرپی و مؤلفه‌های آن
• 32. طراحی اسپایدر برای پیمایش وب‌سایت‌های پیچیده
• 33. مدیریت آیتم‌ها و خط لوله داده در اسکرپی
• 34. استفاده از میان‌افزارها برای شخصی‌سازی درخواست‌ها
• 35. کار با پراکسی‌ها و تغییر شناسنامه مرورگر برای توزیع درخواست‌ها
• 36. آشنایی با احراز هویت و مدیریت نشست‌های کاربری
• 37. جمع‌آوری داده از وب‌سایت‌های دارای صفحه بندی
• 38. استخراج اطلاعات از جداول پیچیده وب
• 39. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد اسکریپت‌های جمع‌آوری داده
• 40. روش‌های تشخیص و عبور از مکانیزم‌های محدودکننده دسترسی
• 41. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در پایگاه داده اس‌کیو‌ال‌لایت
• 42. آشنایی با اصول اولیه پایگاه داده‌های رابطه‌ای برای تحلیل‌گران
• 43. نوشتن کوئری‌های کاربردی برای استخراج اطلاعات از دیتابیس
• 44. اتصال پایتون به پایگاه داده برای ثبت خودکار داده‌ها
• 45. پردازش متن و استخراج الگوها با استفاده از عبارات منظم
• 46. کاربردهای تحلیل داده در پروژه‌های کسب‌وکارهای ایرانی
• 47. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ وب در ایران
• 48. پروژه عملی: طراحی یک ابزار جمع‌آوری اخبار از خبرگزاری‌های رسمی
• 49. پروژه عملی: تحلیل قیمت محصولات در فروشگاه‌های اینترنتی مجاز
• 50. نکات امنیتی در پیاده‌سازی سرویس‌های جمع‌آوری داده
• 51. مستندسازی و گزارش‌دهی نهایی از تحلیل داده‌های وب