{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "source": [ "# Desafio: Analisando Texto sobre Ciência de Dados\n", "\n", "> *Neste notebook, experimentamos o uso de diferentes URLs - artigo da Wikipedia sobre Aprendizado de Máquina. Você pode ver que, ao contrário de Ciência de Dados, este artigo contém muitos termos, o que torna a análise mais problemática. Precisamos encontrar outra forma de limpar os dados após a extração de palavras-chave, para nos livrar de algumas combinações de palavras frequentes, mas sem significado.*\n", "\n", "Neste exemplo, vamos fazer um exercício simples que cobre todas as etapas de um processo tradicional de ciência de dados. Você não precisa escrever nenhum código, pode apenas clicar nas células abaixo para executá-las e observar o resultado. Como desafio, você é incentivado a testar este código com dados diferentes.\n", "\n", "## Objetivo\n", "\n", "Nesta lição, temos discutido diferentes conceitos relacionados à Ciência de Dados. Vamos tentar descobrir mais conceitos relacionados fazendo uma **mineração de texto**. Começaremos com um texto sobre Ciência de Dados, extrairemos palavras-chave dele e então tentaremos visualizar o resultado.\n", "\n", "Como texto, usarei a página sobre Ciência de Dados da Wikipedia:\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "source": [ "url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science'\r\n", "url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning'" ], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "## Passo 1: Obter os Dados\n", "\n", "O primeiro passo em todo processo de ciência de dados é obter os dados. Vamos usar a biblioteca `requests` para fazer isso:\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "source": [ "import requests\r\n", "\r\n", "text = requests.get(url).content.decode('utf-8')\r\n", "print(text[:1000])" ], "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "\n", "\n", "
\n", "\n", "