Scrape Google Scholar

Google Scholar is a useful application. It refers every publications to its authors and allows to access easily the scientific output of every researcher. Two import key indicators are the number of citations and the H-Index. In this short python script you will see, how to extract/scrape these two parameters in Python.

hindex VS citations scrape Google Scholar

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Google Scholar Profiles mit Python scrapen

Google Scholar ist ein Google Applikation, die automatisch alle Publikationen seinen Autoren zuordnet und so schnell den wissenschaftlichen Output von Forschern berechnen kann. Zwei wichtige Kennzahlen sind die Anzahl an Zitationen, die ein Wissenschaftler akkumuliert hat sowie seinen H-Index. Dieses folgende kleine Python-Skript zeigt Dir, wie man diese zwei Kennzahlen für eine Liste von Wissenschaftlern auslesen kann und gegeneinander plottet.

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Jobbörsen nach Data-Scientist-Stellen scrapen

Data-Scientist erfreuen sich gerade grosser Beliebheit. Fobes taxiert deren Gehälter auf über 91.000 US Dollar.  Das vorgestellte Skript verwendet einen Code von Jesse Steinweg-Woods. Es ruft die Jobbörse Indeed auf und such nach Data-Scientist Stellen. Anschliessend zählt es die Anzahl der Programmiersprachen auf, die in den Stellenbeschreibungen erwähnt werden.
Data Science Job/Population vs Population

 

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Scraping Github für lineare Regression

In diesem Beitrag lernst man wie Daten von einer Website gescrapt, die Daten verarbeitet, zur Analyse plottet und mit einer linearen Funktion fittet. 

scatter regression python projects lineare regression

Der erste Teil des unteren Pythonskriptes scrapt die Website, die er in diesem Linkbeitrag findet. Damit wählt er nur die Dateien aus, die “Github” in der URL enthalten. Dieser erste Teil ist angelehnt an einen bereits veröffentlichten Pythoncode.

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Scraping Links ohne/without Beautiful Soup

Scarping ist das englische Wort für kratzen (engl. to scrap) und meint das Suchen und Speichern von Text, Links, Bildern, Videos und Audios aus dem Netz. Es ist immer beliebter geworden, ein wichtiger Bestandteil von BigData und Analytics und hat durch die große Belastung auf den Servern, dazu geführt, dass diese Tätigkeit von vielen Websiten aktiv verhindert wird. Hier lernst Du wie Du Links scrapst ohne das Modul Beautiful Soup.

In diesem Beispiel möchte ich Links aus einer Website scrapen, die sich in einer Auflistung befinden. Wie z.B. diese List mit den Topten machinelearning Modulen in Python.

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Seaborn – Datenvisualisierung in Python!

Schon immer neidisch auf das schönere Layout von R-Graphen gewesen? Python braucht sich nicht mehr vor R verstecken! Der Astrophysiker Jake VanderPlas stellt in diesem Post auf O’Reilly Seaborn vor, das einem eine schönere Visualisierung von Daten als Matplotlib ermöglicht. Hier lernst Du wie Du das mit Seaborn schöne Graphen erstellst und Dataanalytics betreibst. 
Matplotlib wurde 1999 zum ersten Mal vorgestellt und hat daher ein etwas altmodisches Layout. Zudem harmonisiert es nicht sehr gut mit neuen Datenverabeitungsmodulen in Python wie Pandas oder Numpy.

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21 Pythonmodule für maschinelles Lernen

Kaum ist ein Thema hip, entstehen viele Pseudoartikel darüber, die alleine dazu dienen, Traffic auf die Seite zu ziehen. Ob dieser Artikel oder meiner hier 😉 in diese Richtung gehen, sei mal dahin gestellt. Jedenfalls erweitere ich die Liste der maschinelles Lernen (MachineLearning) Module/Projekte in Python auf Github um einen Punkt!

Angeblich gibt es nicht 20 sondern mindestens 21 machine learning Pythonmodule auf Github. Covered_in_bees_ hat auf Reddit einen kurzen Kommentar zu diesem Post “Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects” geschrieben. Angeblich ist der Artikel nur dazu da Traffic zu genieren und hat das Modul “Theano” vergessen ;). Hier also die vollständige Liste der Module, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen:

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Projekte über maschinelles Lernen in Python

Artikel die Software, Produkte und Geschehnisse quantitativ vermessen, erfreuen sich großer Beliebtheit. Besonders maschinelles Lernen (engl. Machine Learning) sind aufgrund des BigData-Hypes sehr in Mode. Dieser Kurze Artikel fast einen Artikel über das maschinelle Lernen zusammen und zeigt einen möglichen Pythoncode, um dessen Ergebnis zu reproduzieren.

Der Artikel “Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects” wurde auf kdnuggets.com gepostet und hat viel Tweets und Blogbeiträge erzeugt. Er besteht eigentlich nur aus einem Graph, der die “Commits” auf Github mit dem “Contributors” plottet.  Wie zu erwarten ist Scikit-Learn das am besten performende Modul in dieser Liste:

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