

El web scraping es una técnica utilizada para extraer información de sitios web de manera automatizada.
Se utiliza comúnmente para recopilar grandes cantidades de datos de sitios web, para realizar análisis de datos o para crear aplicaciones que interactúen con la información contenida en otros sitios web.
Para realizar web scraping, se utilizan generalmente programas o aplicaciones que envían solicitudes a los servidores de los sitios web y luego recopilan y procesan la información recibida.
Estos programas pueden ser escritos en una variedad de lenguajes de programación, como Python, Java o C#, y pueden utilizar diferentes técnicas para acceder y extraer la información deseada.
Es importante tener en cuenta que el web scraping puede ser considerado como un uso ilegal o inapropiado de los sitios web en algunos casos, por lo que es importante asegurarse de tener permiso para realizar web scraping y utilizar la información obtenida de manera ética y legal.
Este curso te enseñará cómo recopilar y descargar datos de manera eficiente desde cualquier sitio web usando R.
Aprenderás a automatizar el web scraping y el análisis de datos con los paquetes rvest y httr, así como a ampliar tu comprensión de HTML y CSS. Además, aprenderás a hacer que tus flujos de trabajo de recopilación de datos sean menos propensos a errores y más eficientes.
El curso es ofrecido por DataCamp y está dirigido a personas interesadas en el análisis de datos y en la programación, especialmente aquellas que hayan tomado previamente el curso de web scraping con Python.
Se requiere un buen nivel de inglés y un ordenador con conexión estable a Internet para realizar el curso de forma online.
Tiene una duración de 4 horas y está dividido en 13 vídeos y 45 ejercicios. Será impartido por Timo Grossenbacher, líder de proyecto de periodismo automatizado en Tamedia, y contará con la colaboración de Maggie Matsui y Amy Peterson.
Los temas a tratar a lo largo del curso son:
Accede al curso usando este enlace.
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