网络数据采集入门：爬虫技术与大数据应用

"《网络数据采集》第1章课件201911221" 本课程主要探讨的是网络数据采集，是大数据技术与应用领域的核心课程，旨在培养硕士生在网络数据获取、解析、存储及应用方面的专业技能。课程内容涵盖了网络数据采集的各个方面，包括网络爬虫的基本概念、工作原理、需求分析、发展历程，以及相关的Web技术、页面爬取、解析、身份认证处理、RIA（Rich Internet Application）网站数据爬取、构建稳定和高性能爬虫系统的策略等。 1.1 课程目标 课程的主要目标是使学生能够： 1) 了解网络数据采集的不同方法、技术要求和关键点； 2) 掌握如何进行Web信息爬取、内容解析以及有效存储数据； 3) 理解“网站就是API”的概念，即通过分析和利用网站内容来获取所需数据。 1.2 课程内容 课程详细讲解了数据来源和采集策略，从基础的网络爬虫概念到复杂的网络爬取技术。其中，数据科学的重要性被强调，它结合了统计学、数据分析和机器学习，致力于从大量数据中提取有价值的信息。数据科学的发展和数据驱动的科学范式被讨论，同时指出数据科学已成为21世纪的热门职业。 2.2 数据的来源与采集方法 数据科学涉及从各种类型的数据源中获取和分析信息。随着信息技术和数据的增长，数据科学在各个科学领域中的角色日益凸显。数据工程师和数据科学家是大数据时代的代表职位，他们分别负责创建数据解决方案和解释数据背后的意义。数据科学的工作流程包括问题定义、数据获取、预处理、建模分析、结果展示和决策支持，这一过程通常是迭代的。 网络数据采集是大数据分析的基础，它要求学生掌握网络爬虫的运作机制，熟悉Web技术，能够解决身份验证等问题，并具备构建高效、稳定的爬虫系统的能力。通过本课程的学习，学生将能够运用这些知识来应对复杂的数据采集挑战，从而在大数据领域发挥关键作用。