Вебскрейпінг та аналіз даних соціальних мереж. Конспект лекцій
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Стець, Олена Вікторівна
Стець, Сергій Юрійови
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Опанування технологій вебскрейпінгу (web scraping) стає однією з ключових вимог до кваліфікації сучасного фахівця з економічної аналітики. Автоматизоване вилучення даних дозволяє перетворювати неструктурований контент інтернет–простору на впорядковані масиви, придатні для подальшого статистичного аналізу, економетричного моделювання та прогнозування. Матеріал конспекту лекцій побудовано за принципом послідовного занурення у предметну область. На початкових етапах розглядається архітектура вебдокументів (HTML, XML) та логіка функціонування об'єктної моделі документа (DOM). Далі вивчаються методи точкової навігації за допомогою мови запитів XPath. Основну частину курсу присвячено практичній реалізації алгоритмів збору даних мовою Python із використанням сучасних спеціалізованих бібліотек та фреймворків: від базових запитів за допомогою BeautifulSoup до проектування масштабованих асинхронних павуків у Scrapy та імітації дій користувача в Selenium на вебсайтах із динамічним завантаженням вмісту. Особливу увагу в межах дисципліни приділено правовим та етичним аспектам автоматизованого збору даних. Професійна підготовка аналітика передбачає чітке розуміння меж легітимного використання технологій, аналіз регуляторних вимог файлів robots.txt, мінімізацію навантаження на цільові вебсервери та суворе дотримання законодавства про захист персональних даних, зокрема міжнародного регламенту GDPR. Теми, що опановуються, мають виражений прикладний характер. Наприкінці вивчення курсу студенти зможуть самостійно проектувати системи моніторингу ринків, здійснювати автоматизований збір фінансово-економічних показників та інтегрувати отримані дані в аналітичні моделі для інформаційної підтримки прийняття рішень у бізнесі. Конспект лекцій містить необхідний теоретичний базис, детальний розбір архітектурних підходів, приклади програмного коду з детальними коментарями, а також застереження щодо типових помилок, які виникають на етапі розробки та налагодження скриптів.
Опис
Ключові слова
Бібліографічний опис
Вебскрейпінг та аналіз даних соціальних мереж. Конспект лекцій [Електронний ресурс] : навч. посіб. для здобувачів ступеня бакалавр за спец. 051 Економіка / КПІ ім. Ігоря Сікорського ; уклад.: О. В. Стець, С. Ю. Стець. – Електрон. текст. дані (1 файл: 3,39 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026. – 83 с. – Назва з екрана.