Python und Web-Datenanalyse Einführung
- Entdecken Sie die Bedeutung von Datenanalyse für die digitale Überwachung.
- Lernen Sie verschiedene Datenquellen wie APIs, Website-Protokolle und Google Analytics kennen.
- Verstehen Sie, wie Python die Datenanalyse und Datenautomatisierung unterstützt.
Python Web Scraping Techniken
- Erfahren Sie, wie strukturierte Daten mit Python von Webseiten extrahiert werden.
- Setzen Sie Tools wie BeautifulSoup und Scrapy für das Scraping ein.
- Umgehen Sie dynamische Inhalte und vermeiden Sie Blockaden bei der Datenerhebung.
API-Integration und Web-Datenanalysen
- Erfassen Sie, wie REST-APIs für webbasierte Daten eingesetzt werden.
- Lernen Sie den Zugriff auf Google Analytics und Social Media-APIs.
- Automatisieren Sie Datenabruf und Datenanalyse durch Python-API-Aufrufe.
Datenverarbeitung und -transformation in Webanalysen
- Reinigen Sie Web-Rohdaten von doppelten Werten und Unstimmigkeiten.
- Nutzen Sie Python zur Textextraktion und Analyse strukturiert.
- Transformieren Sie unstrukturierte Daten zu nutzbaren Datensätzen.
Nutzung von Google Analytics mit Python
- Extrahieren Sie Website-Analysedaten und Benutzerverhalten.
- Automatisieren Sie Berichte und Exporte aus Google Analytics.
- Erzeugen Sie individuelle Einblicke und Dashboards mit Python.
Visualisierung und Berichtsautomatisierung von Web-Daten
- Nehmen Sie Matplotlib und Seaborn für visuelle Berichte zur Hand.
- Gestalten Sie interaktive Dashboards für Datenanalyse.
- Analysieren Sie Benutzertrends und Konversionsmetriken.
Automatisierung von Web-Daten-Workflows
- Setzen Sie Python-Skripte zur Automatisierung von Datenprozessen ein.
- Planen Sie automatisierte Aufgaben zur Datenerfassung ein.
- Implementieren Sie Echtzeit-Datenüberwachung.
Praktische Projekte der Web-Datenanalyse
- Arbeiten Sie an realistischen Datenanalyse-Projekten mit Python.
- Extrahieren und analysieren Sie Daten von Websites und APIs.
- Entwickeln Sie Berichts-Pipelines für detaillierte Web-Analysen.