Модуль 4.Методы сбора и обработки данных из сети Интернет

Основы клиент-серверного взаимодействия. Парсинг API
Парсинг HTML. BeautifulSoup, MongoDB
Системы управления базами данных MongoDB и SQLite в Python
Парсинг HTML. XPath
Scrapy
Selenium в Python
Работа с данными

Часов в программе

12,00 часов

лекции

6,00 часов

практика

12,00 часов

самостоятельная

2,00 часа

промежуточная аттестация

32,00 часа

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: лекция
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Вид занятий: Практическое занятие
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Вид занятий: самостоятельная работа
Требуемое ПО:
Любая современная операционная система и настроенная в зависимости от языка программирования среда разработки: любая привычная IDE, для Python — установленный интерпретатор с python.org и любая привычная IDE.

Информационные ресуры

 [Электронный ресурс]//URL.: https://www.sqlbi.com/articles/calculated-columns-and-measures-in-dax/ - Calculated Columns and Measures in DAX
 [Электронный ресурс]//URL.: https://insightsoftware.com/blog/calculated-columns-vs-measures/ - Calculated Columns vs Measures
 [Электронный ресурс]//URL.: https://www.bluegranite.com/blog/understanding-the-differences-between-calculated-columns-measures-in-power-bi - Understanding the Differences Between Calculated Columns & Measures in Power BI

Образовательные ресуры

 [Электронный ресурс]//URL.: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/visuals/power-bi-visualization-types-for-reports-and-q-and-a - Visualization types in Power BI
 [Электронный ресурс]//URL.: https://coolinfographics.com/dataviz-guides - DataViz Reference Guides

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Метод проблемного обучения
Метод проектов
Метод питчинга

Методические разработки

Методические рекомендации по промежуточной аттестации
Методические рекомендации по организации питчинга
Мануал - JavaScript для верстальщика

Материалы курса

Допматериалы - Адаптивность. Мобильные устройства. JavaScript для верстальщика. Работа с хостингом

Учебная литература

• Python. Лекция. Работа с базой данных [Электронный ресурс]//URL.: URL% https://bookflow.ru/python-lektsiya-rabota-s-bazoj-dannyh/
• RabbitMQ [Электронный ресурс]//URL.: https://www.rabbitmq.com
• Refactoring.Guru [Электронный ресурс]//URL.: https://refactoring.guru
• Wiki REST [Электронный ресурс]//URL.: https://ru.wikipedia.org/wiki/REST
• Window.localStorage [Электронный ресурс]//URL.: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Window/localStorage
• Mixer — официальная документация [Электронный ресурс]//URL.: https://mixer.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html
• Mixer - удобная генерация данных для тестирования [Электронный ресурс]//URL.: http://klen.github.io/mixer.html
• Swagger – умная документация вашего RESTful web-API — обзор Junior back-end developer-а для новичков [Электронный ресурс]//URL.: https://habr.com/ru/post/434798

Темы

Основы клиент-серверного взаимодействия. Парсинг API Парсинг HTML. BeautifulSoup, MongoDB Системы управления базами данных MongoDB и SQLite в Python Парсинг HTML. XPath Scrapy. Парсинг фото и файлов Selenium в Python Работа с данными

Лекции
2,00ч

Самостоятельная работа
2,00ч

Всего
4,00ч

Промежуточная аттестация 2,00 часа

Промежуточная аттестация проводится в форме отчета по результатам выполнения практического задания по дисциплинам и проверки преподавателем.