Мы используем cookie для стабильной работы сервиса. Подробнее

Python для сбора данных: Web Scraping на практике

ФорматОнлайн
Длительность4-5 часов в неделю
Объём7 занятий
О курсе

Подробнее

Этот курс — ваш проводник в мир веб-скрапинга, где каждая теория немедленно проверяется на практике. Мы не просто даем сухую информацию, а погружаем вас в реальные сценарии работы с данными. Уникальность курса в его практической направленности: Интерактивные задачи с реальными серверами. Пишите код прямо в браузере и сразу же проверяйте его на учебных веб-страницах. Подробный разбор. Каждая задача содержит теорию, алгоритм решения и готовый пример, чтобы вы понимали не только «что делать», но и «почему именно так». Разнообразие форматов. Закрепляйте знания с помощью тестов, задач по типу Парсона (сборка кода из блоков) и многоуровневых практикумов. Пошаговый прогресс. Курс построен по принципу «от простого к сложному» — вы начнете с основ HTTP и постепенно перейдете к парсингу динамических сайтов, самостоятельно создавая полноценные скрипты для сбора данных.
Требования

Что нужно для старта

  • Базовые знания Python: переменные, циклы, условия, функции, работа со списками и словарями.
  • Умение устанавливать библиотеки с помощью pip (для локального выполнения проектов, опционально).
  • Знакомство с основами HTML приветствуется, но не является обязательным, так как мы разберем необходимые понятия в курсе.
Результат

Что вы получите

  • Автоматизировать сбор данных из веба, экономя время и ресурсы.
  • Работать с HTTP-протоколом: отправлять GET/POST-запросы, управлять заголовками и параметрами.
  • Парсить статические HTML-страницы с помощью библиотеки BeautifulSoup: находить элементы, извлекать текст и атрибуты.
  • Обрабатывать пагинацию и обходить сайты по ссылкам.
  • Очищать и валидировать собранные данные, используя регулярные выражения и методы Python.
  • Анализировать и парсить динамический контент, который подгружается с помощью JavaScript.
  • Имитировать действия пользователя, работая с сессиями, токенами и обходя базовую защиту.
  • Структурировать и экспортировать результаты в различные форматы для дальнейшего анализа.
Аудитория

Для кого этот курс

  • Начинающим дата-сайентистам и аналитикам, которым нужно научиться добывать данные для своих проектов.
  • Маркетологам и исследователям, желающим автоматизировать сбор информации о рынке, товарах или конкурентах.
  • Разработчикам, которые хотят добавить в свой арсенал навык автоматизированного взаимодействия с веб-ресурсами.
  • Студентам и всем, кто интересуется Data Science и хочет понять, откуда берутся данные для анализа.
  • Любому специалисту, чья работа связана с рутинным сбором информации из интернета.
Содержание

Программа курса

7 занятий
ТемаЧто внутри
01Введение в Web Scraping и работу на платформе

- Вступительное слово
- Основы Web Scraping

02Основы HTTP и работа с requests

- Протокол HTTP для парсинга
- Библиотека requests
- Параметры запросов и заголовки
- Обработка ошибок

03Парсинг HTML с BeautifulSoup

- Основы BeautifulSoup
- Поиск элементов
- Навигация по DOM
- Извлечение атрибутов и текста
- Парсинг таблиц и списков

04Комбинирование requests + BeautifulSoup

- Пагинация
- Обработка относительных ссылок
- Интеграционная задача

05Очистка и обработка данных

- Очистка текстовых данных
- Регулярные выражения
- Валидация данных
- Трансформация данных

06Работа с динамическим контентом

- Анализ JavaScript-сайтов
- Имитация AJAX-запросов
- Работа с токенами и сессиями
- Обход базовой защиты

07Сохранение и экспорт данных

- Форматы данных
- Структурирование данных
- Финальный экспорт

01Введение в Web Scraping и работу на платформе

- Вступительное слово
- Основы Web Scraping

02Основы HTTP и работа с requests

- Протокол HTTP для парсинга
- Библиотека requests
- Параметры запросов и заголовки
- Обработка ошибок

03Парсинг HTML с BeautifulSoup

- Основы BeautifulSoup
- Поиск элементов
- Навигация по DOM
- Извлечение атрибутов и текста
- Парсинг таблиц и списков

04Комбинирование requests + BeautifulSoup

- Пагинация
- Обработка относительных ссылок
- Интеграционная задача

05Очистка и обработка данных

- Очистка текстовых данных
- Регулярные выражения
- Валидация данных
- Трансформация данных

06Работа с динамическим контентом

- Анализ JavaScript-сайтов
- Имитация AJAX-запросов
- Работа с токенами и сессиями
- Обход базовой защиты

07Сохранение и экспорт данных

- Форматы данных
- Структурирование данных
- Финальный экспорт

Организатор

Автор курса

StepikStepik
Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.
Подробнее об авторе
Мнения учеников

Отзывы о курсе

Оставьте отзыв

Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.

Напишите ваш коментарий, не менее 30 символов

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Оставьте заявку

Консультант ответит на вопросы о курсе «Python для сбора данных: Web Scraping на практике» и поможет разобраться в деталях обучения.

Комментарий ...

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Информация обновлена 3 сентября 2026 г.

Продолжить выбор

Похожие курсы

Python. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python
5 дней / 40 ак. часов
Python. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python

Курс посвящен применению языка Python для технологий машинного обучения, здесь рассматриваются основные библиотеки, используемые в машинном обучении и методики их использования Об…

Онлайн
33 900 ₽
Визуализация и интеллектуальный анализ данных с использованием BI-инструментов (Power BI, Yandex DataLens, Polymatica Analytics)
36 часов
Визуализация и интеллектуальный анализ данных с использованием BI-инструментов (Power BI, Yandex DataLens, Polymatica Analytics)

О программе Эта дистанционная программа нацелена на подробное практическое изучение одной из наиболее современных и эффективных областей ежедневной деловой практики – визуализации…

Онлайн4 занятий
30 000 ₽
Методы оптимизации
24 ак. час.
Методы оптимизации

Основными задачами программы является изучение классических методов оптимизации, широко применяемых в различных прикладных областях, таких как машинное обучение, автоматизированно…

Онлайн3 занятий
40 000 ₽
Начать без затрат

Бесплатные курсы

Структуры данных предметной области
Бесплатно
Структуры данных предметной области

Основные задачи дисциплины: − Дальнейшее развитие и углубление навыков алгоритмизации и программирования при решении прикладных задач предметной области. − Знакомство с реализацие…

Онлайн5 занятий
Бесплатно
Мегаинтенсив по анализу данных
Бесплатно
Мегаинтенсив по анализу данных

В программе интенсива 3 трека, разделенные по уровням сложности: для начинающих, для продолжающих и многогранный Data Science. Для начинающих За 4 занятия вы сможете пройти путь о…

Онлайн5 занятий
Бесплатно
IT-сеанс: погружение в мир данных
Бесплатно
IT-сеанс: погружение в мир данных

Презентации спикеров и записи выступлений с Зимней школы по аналитике и Data Science 2025. Приглашаем к просмотру докладов всех, кто хочет разобраться: Зачем переходить в IT? Как…

Онлайн5 занятий
Бесплатно
Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу
Бесплатно4-5 часов в неделю
Разработка ML сервиса: от идеи к прототипу

Интенсив посвящен изучению подходов к анализу данных и построению простых моделей машинного обучения. Также в курсе делается акцент на построение веб-сервиса, реализующего проведе…

Онлайн6 занятий
Бесплатно