**Источник статьи: **10 неотъемлемых навыков для парсинга данных

В наше время парсинг данных становится все более важным для нашей жизни. Когда мы сталкиваемся с огромным количеством данных, это иногда занимает много времени. Но с помощью инструмента для веб-парсинга или программного обеспечения для парсинга данных можно легко собирать и парсить данные.

Чтобы помочь нашим читателям овладеть технологией анализа данных, мы опубликовали 80 лучших книг по анализу данных и 88 ресурсов и инструментов для становления аналитиком данных. В этой статье я сосредоточусь на области парсинга данных. Помимо определения и законов парсинга данных, я также собрал 10 основных навыков, которые вам понадобятся.

Что такое Data Mining?

Data Mining - это систематическое применение статистических методов к большим наборам данных с целью обнаружения или выявления новых тенденций. Это означает, что Data Mining заключается в извлечении действительной информации из огромных наборов данных и преобразовании этой информации в потенциально полезные и, в конечном счете, понятные шаблоны для дальнейшего использования.

Оно включает не только обработку и управление данными, но также включает интеллектуальные методы машинного обучения, статистики и систем управления базами данных, как определено в Википедии. В некоторых случаях из-за объема данных невозможно обрабатывать их вручную, поэтому требуются компьютерные методы.

Является ли Data Mining законным?

В Википедии есть следующее объяснение: Обычно здесь не используется Data Mining, а применяются более простые и специализированные методы анализа для деанонимизации. Такое применение, особенно при недостаточной анонимизации, может быть незаконным (согласно законодательству о защите данных).

Это означает, что Data Mining на самом деле является законным, если речь идет только о извлеченных данных и действиях. Самая большая проблема заключается в том, как эти данные используются и для чего они используются.

10 навыков для Data Mining

Знание информатики

1. Язык программирования / статистика: R, Python, C++, Java, Matlab, SQL, SAS, Shell/Awk/Sed...

Data Mining в значительной степени основан на программировании, и все же нет единого мнения о том, какой язык является лучшим для Data Mining. Все зависит от данных, с которыми вы работаете. Питер Глисон предложил четыре спектра в качестве ориентира: специфичность, общность, производительность и производительность. Они могут быть рассмотрены как пара осей (специфичность - общность, производительность - производительность). Большинство языков можно классифицировать где-то на этой карте. Согласно исследованию KD Nuggets, R и Python являются самыми популярными языками программирования для Data Science.

Дополнительные ресурсы:

Какие языки стоит изучить для Data Science [Freecode Camp]

Алгоритмы Data Mining на R [Wikibooks]

Лучшие модули Python для Data Mining [KD Nuggets]

2. Рамки для обработки больших данных: Hadoop, Storm, Samza, Spark, Flink

Фреймворки обработки данных обрабатывают данные в системе, например, считывая их из неизменяемой памяти и загружая их в вашу систему данных. Это процесс извлечения информации и вывода выводов из больших объемов отдельных данных. Он может быть разделен на 3 категории: только пакетная обработка, только потоковая обработка и гибридная обработка.

Hadoop и Spark - наиболее часто используемые фреймворки, поскольку Hadoop является хорошим вариантом для пакетных задач, не требующих мгновенной обработки, и его реализация более экономична по сравнению с другими фреймворками. С другой стороны, Spark является хорошим вариантом для смешанных рабочих нагрузок и предлагает более быструю пакетную обработку и микро-пакетную обработку для потоков.

Дополнительные ресурсы:

Hadoop, Storm, Samza, Spark и Flink: сравнение фреймворков для больших данных [Digital Ocean]

Фреймворк обработки данных для Data Mining [Google Scholar]

3. Операционная система: Linux

Linux - популярная операционная система для ученых в области data mining, которая является более стабильной и эффективной для работы с большими объемами данных. Будет полезно, если вы знакомы с основными командами Linux и способны развернуть распределенную систему Spark для машинного обучения под Linux.

4. Знание баз данных: Реляционные базы данных и нереляционные базы данных

Для управления и обработки больших объемов данных необходимо иметь знания в области реляционных баз данных, таких как SQL или Oracle. Или вы должны быть знакомы с нереляционными базами данных, основными типами которых являются: Столбцовые: Cassandra, HBase; Документные: MongoDB, CouchDB; Ключ-значение: Redis, Dynamo.

Знания в области статистики и алгоритмов

5. Основные знания статистики: Вероятность, вероятностное распределение, корреляция, регрессия, линейная алгебра, стохастические процессы...

Если мы вспомним определение термина "Data Mining", мы узнаем, что Data Mining не сводится только к кодированию или информатике. Он находится на пересечении нескольких областей, из которых статистика является существенной составляющей. Основные знания статистики необходимы для Data Miner'а, поскольку они помогают ему идентифицировать вопросы, делать более точные выводы, различать между причинностью и корреляцией, а также количественно оценивать надежность его результатов.

Дополнительные ресурсы:

Какие статистические методы следует знать для работы с Data Science [Quora]

Статистические методы для Data Mining [Research Gate]

6. Структуры данных и алгоритмы

К структурам данных относятся массивы, связные списки, стеки, очереди, деревья, хэш-таблицы, множества и т.д., а к распространенным алгоритмам относятся сортировка, поиск, динамическое программирование, рекурсия и т.д.

Владение структурами данных и алгоритмами является ключевым навыком для data mining, поскольку это позволяет находить более творческие и эффективные алгоритмические решения при обработке больших объемов данных.

Дополнительные ресурсы:

Data, Structure, and the Data Science Pipeline [IBM Developer]

Coursera: Структуры данных и алгоритмы [UNIVERSITY OF CALIFORNIA SAN DIEGO]

7. Алгоритмы машинного обучения/глубокого обучения

Это одна из самых важных частей Data Mining. Алгоритмы машинного обучения создают математическую модель на основе примеров данных для предсказания или принятия решений без явного программирования для выполнения задачи. Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения. Машинное обучение и Data Mining часто используют одни и те же методы и значительно перекрываются.

Дополнительные ресурсы:

Основы алгоритмов машинного обучения с примерами кода на Python и R [Analytics Vidhya]

Куратированный список потрясающих фреймворков, библиотек и программного обеспечения для машинного обучения (по языкам программирования) [Github josephmisiti]

8. Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP), являющаяся частью информатики и искусственного интеллекта, помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком. NLP часто используется для сегментации слов, синтаксического и семантического анализа, автоматического резюмирования и текстовых выводов. Для дата-майнеров, которые работают с большими объемами текста, необходимо знать алгоритмы NLP.

Дополнительные ресурсы:

10 задач NLP для специалистов по обработке данных [Analytics Vidhya]

Куратированный список фантастических фреймворков, библиотек и программного обеспечения для машинного обучения (по языкам программирования) [Github josephmisiti]

Открытые библиотеки NLP: Standford NLP; Apache OpenNLP; Naturel Language Toolkit

Другие

9. Опыт проектной работы

Ваш опыт проектной работы является самым важным доказательством ваших навыков в области анализа данных. На вопрос о том, как получить первую работу в области науки о данных, главный научный сотрудник DataCamp, Дэвид Робинсон, сказал: «Самая эффективная стратегия для меня была публичная работа. Я вел блог и в конце своей диссертации активно занимался разработкой с открытым исходным кодом, что помогло публично продемонстрировать мои навыки в области анализа данных». Если вы хотите набраться большего опыта в области парсинга данных, вы можете найти лучшие проекты на 12 популярных платформах для программирования науки о данных.

Использование инструментов для поддержки вашей проектной работы имеет важное значение. В качестве простого, но мощного инструмента для парсинга веб-данных, Octoparse является хорошим выбором для вас, так как он может автоматически извлекать данные. Он позволяет создавать высокоточные правила извлечения. Краулеры, выполняемые в Octoparse, определяются настроенным правилом. Правило извлечения указывает Octoparse, какой сайт посетить, где находятся данные, которые нужно спарсить, какие данные вы ищете и многое другое.

Вы можете извлекать данные с помощью парсера веб-данных Octoparse в 3 простых шага. Или вы можете также следовать подробному руководству по использованию Octoparse:

✅ Шаг 1: Скопируйте целевой URL и вставьте его в основное окно Octoparse после его загрузки на ваше устройство.

✅ Шаг 2: Извлеките данные в автоматическом режиме обнаружения и настройте рабочий процесс справа. Вы также можете попробовать предустановленные шаблоны.

✅ Шаг 3: Запустите задачу после получения предварительного просмотра. Через несколько минут вы сможете скачать данные в формате Excel, CSV или других форматах, удобных для дальнейшего использования.

10. Навыки коммуникации и презентации

Data Miner не только работают с данными, но и отвечают за объяснение другим результатов и выводов, которые они получают из данных. Иногда им приходится объяснять это не технической аудитории, например, маркетинговой команде. Они должны быть способны интерпретировать результаты данных и рассказывать истории, как устно, так и письменно, а также в форме презентаций.

NO-Code инструмент для парсинга данных

Octoparse - это простой и интуитивно понятный веб-скрэпер для извлечения данных без кодирования. Он может использоваться как на операционных системах Windows, так и на Mac OS. В то же время Octoparse - это программное обеспечение, особенно простое для начинающих. Независимо от того, запускаете ли вы его в первый раз, являетесь ли опытным экспертом или предпринимателем, он удовлетворит ваши потребности в 3 шага:

✅ Шаг 1: Скачайте Octoparse и зарегистрируйтесь.

✅ Шаг 2: Откройте веб-страницу, которую вы хотите спарсить, и скопируйте URL. Затем вставьте URL в Octoparse и запустите автоматический парсинг. Затем настройте поле данных в режиме предварительного просмотра или в рабочем процессе справа.

✅ Шаг 3: Запустите парсинг, нажав «Применить и запустить». Извлеченные данные можно загрузить в файл Excel на ваше локальное устройство.

Вот где вы можете получить Octoparse! 🤩

Цена: $0~$249 в месяц

Пакеты и цены: Цены и пакеты Octoparse Premium

Бесплатная пробная версия: 14-дневная бесплатная пробная версия

Скачать: Octoparse для Windows и MacOs

Если у вас возникли проблемы с парсингом данных или вы хотите предложить нам что-то, пожалуйста, свяжитесь с нами по электронной почте (support@octoparse.com). 💬

Автор: Команда Octoparse ❤️

Octoparse Marketplace для шаблонов: https://dataservice.octoparse.com/de/web-scraping-templates