Data APIs & Web Scraping Aplicados en Python

En Ciencia de Datos se le da mucha importancia a los modelos matemáticos de Machine Learning y muy poca a la obtención y preprocesamiento de datos desde APIs.

Comúmente, los datos vienen preparados y limpios en formatos de Excel o CSV, porque el Data Engineer se los deja bien masticados a los Científicos de Datos.

Pero todas las disciplinas de datos son transversales y necesarias para cualquier profesional en este campo de los datos.

Gracias a este curso sabrás cómo obtener datos de cualquier tipo de API a través de Python.

Aunque, a veces, los datos no están disponibles a través de APIs. Entonces tendrás que implementar técnicas de Web Scraping para descargarlos.

Los datos no suelen venir en formatos limpios. Por tanto, necesitarás descargarlos, limpiarlos y procesarlos.

En este curso práctico te enseño, paso a paso, cómo desarrollar todo el proceso con Python, utilizando librerías especializadas como Selenium, Requests y Pandas.

Una vez exportados los datos a tablas de CSV o Excel, te enseñamos cómo representar los datos de manera visual con las funciones gráficas que nos ofrecen las librerías de Python.

Además de APIs y Web Scraping, aprenderás cómo refactorizar el código en funciones y módulos propios para reutilizar el código en cualquier otro proyecto, sin tener que duplicarlo.