Python: Web Scraping und Automatisierung – Kurs

Dieser Kurs vermittelt, wie sich mit Python gezielt Daten aus dem Web extrahieren und wiederkehrende Aufgaben automatisieren lassen. Im Zentrum stehen die drei etablierten Bibliotheken BeautifulSoup, Scrapy und Selenium, mit denen Teilnehmende lernen, Webseiteninhalte auszulesen, umfangreiche Scraping-Projekte umzusetzen und Benutzerinteraktionen zu automatisieren. Eine objektorientierte Programmstruktur sorgt dafür, dass die entstehenden Scraping- und Automatisierungstools modular und wiederverwendbar bleiben. Ergänzend lernen Teilnehmende, gesammelte Daten mit SQL strukturiert zu speichern, zu filtern und für spätere Auswertungen bereitzustellen – damit deckt der Kurs den vollständigen Weg von der Datenerfassung bis zur nutzbaren, gespeicherten Information ab.

Objektorientierte Programmierung unterstützt die Entwicklung modularer und wiederverwendbarer Codestrukturen – ein zentraler Vorteil beim Aufbau von Scraping-Tools und Automatisierungssystemen. Teilnehmende lernen, wie sie Klassen, Objekte und Vererbung gezielt einsetzen, um strukturierte, erweiterbare Anwendungen für datengestützte Prozesse zu realisieren.

• Klassen und Objekte zur Strukturierung von Scraping-Programmen
• Vererbung zur Wiederverwendung gemeinsamer Scraping-Logik
• Aufbau modularer, erweiterbarer Anwendungen für datengestützte Prozesse
• Trennung von Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung im Code
• Strukturierung wiederkehrender Automatisierungsroutinen
• Übertragbarkeit der Programmstruktur auf unterschiedliche Zielwebseiten

Mit den Bibliotheken BeautifulSoup, Scrapy und Selenium greifen Teilnehmende auf bewährte Werkzeuge zurück, um Inhalte aus Webseiten effizient zu extrahieren oder Benutzerinteraktionen zu automatisieren. Der Kurs vermittelt praxisnah, wie sich diese Werkzeuge kombinieren lassen, um Webdaten systematisch zu erfassen.

• HTML- und DOM-Struktur von Webseiten gezielt analysieren
• Inhalte mit BeautifulSoup aus statischen Seiten extrahieren
• Umfangreiche, mehrseitige Scraping-Projekte mit Scrapy aufbauen
• Formulare und Benutzerinteraktionen mit Selenium automatisieren
• Umgang mit dynamisch nachgeladenen Webinhalten
• Auswahl des passenden Werkzeugs je nach Anwendungsfall

Ein eigener Themenblock behandelt die zuverlässige Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, damit Scraping-Prozesse auch dauerhaft und unbeaufsichtigt im Hintergrund laufen können.

• Zuverlässige Ausführung wiederkehrender Abläufe im Hintergrund
• Zeit- und ereignisgesteuerte Automatisierung von Scraping-Läufen
• Abfangen von Fehlern bei instabilen oder veränderten Webseiten
• Strukturierung von Automatisierungsskripten für den Dauerbetrieb
• Nachvollziehbare Protokollierung automatisierter Abläufe
• Verantwortungsvoller, regelkonformer Umgang mit Scraping-Vorhaben

Darüber hinaus spielt die strukturierte Speicherung der gesammelten Daten eine zentrale Rolle. Teilnehmende lernen, mit SQL relationale Datenbanken einzubinden, um extrahierte Informationen gezielt zu speichern, zu filtern und für spätere Analysen bereitzustellen.

• Anbindung relationaler Datenbanken an Scraping-Programme
• Speicherung extrahierter Informationen in strukturierter Form
• Filterung und Aufbereitung gespeicherter Daten
• Vermeidung von Duplikaten bei wiederholten Scraping-Läufen
• Bereitstellung der Daten für spätere Auswertungen und Analysen
• Effiziente Abfrage großer, gesammelter Datenmengen

Ein umfangreicher Praxisblock führt Scraping, Automatisierung und Datenspeicherung zu einer vollständigen Pipeline zusammen.

• Analyse der HTML-Struktur einer Beispielwebseite
• Extraktion von Inhalten mit BeautifulSoup an einem Praxisfall
• Aufbau eines Scrapy-Projekts für eine mehrseitige Webseite
• Automatisierung von Benutzerinteraktionen mit Selenium
• Umgang mit Formularen und dynamischen Elementen im Browser
• Einrichtung eines zeitgesteuerten Scraping-Laufs
• Anbindung einer SQL-Datenbank an ein Scraping-Skript
• Speicherung und Deduplizierung extrahierter Daten
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Auswertung gesammelter Daten
• Fehlerbehandlung bei nicht erreichbaren oder veränderten Seiten
• Protokollierung und Überwachung eines automatisierten Prozesses
• Aufbau einer vollständigen Scraping- und Speicher-Pipeline als Abschlussprojekt

Die vier Themenblöcke folgen dem natürlichen Ablauf eines Scraping-Projekts: von der modularen Programmstruktur über die eigentliche Datenextraktion und deren Automatisierung bis zur strukturierten Speicherung in einer Datenbank. Dieser Aufbau spiegelt wider, wie Scraping- und Automatisierungsprojekte auch in der beruflichen Praxis typischerweise entstehen. Im Abschlussprojekt bringen Teilnehmende alle Bausteine zusammen: Eine Webseite wird analysiert, relevante Inhalte werden extrahiert, der Ablauf wird automatisiert und die Ergebnisse werden strukturiert in einer Datenbank gespeichert. So entsteht eine vollständige, nachvollziehbare Pipeline von der Rohdatenerfassung bis zur nutzbaren Information.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger*innen, Quereinsteiger*innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Softwareentwicklung, Automatisierung oder anderen technisch geprägten Bereichen ausbauen möchten. Da Vorkenntnisse nicht zwingend erforderlich sind, eignet sich der Kurs besonders für Personen, die praxisnah lernen möchten, wie sich Webdaten automatisiert erfassen und nutzbar machen lassen.

• Personen mit Interesse an automatisierter Datenerfassung aus dem Web
• Quereinsteiger*innen, die praxisnahe Automatisierungsprojekte umsetzen möchten
• Fachkräfte, die wiederkehrende, manuelle Datenerfassung durch Automatisierung ablösen wollen
• Personen, die eine Grundlage für den Aufbau eigener Datenpipelines suchen

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format unterrichtet und verbindet Präsenz- oder Online-Lernphasen mit eigenständiger Bearbeitung von Scraping- und Automatisierungsaufgaben. Neue Werkzeuge wie BeautifulSoup, Scrapy und Selenium werden jeweils an konkreten Beispielwebseiten eingeführt und direkt praktisch angewendet. Die Vollzeit-Organisation ermöglicht es, Datenextraktion, Automatisierung und Datenbankanbindung ohne lange Unterbrechungen bis zum Abschlussprojekt durchzuarbeiten.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und deckt in einem durchgängigen Curriculum die objektorientierten Grundlagen, die drei zentralen Scraping-Werkzeuge, die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben sowie die Datenspeicherung mit SQL ab. Der modulare Aufbau erlaubt es, jedes Werkzeug gezielt an eigenen Beispielen zu erproben, bevor im Abschlussprojekt alle Bausteine zusammengeführt werden. Ausreichend Praxiszeit ist fest eingeplant, damit die vollständige Pipeline selbstständig umgesetzt werden kann.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat nach erfolgreich abgelegter Abschlussprüfung ab. Geprüft werden der sichere Umgang mit den Scraping-Bibliotheken BeautifulSoup, Scrapy und Selenium sowie die strukturierte Speicherung von Daten in einer SQL-Datenbank. Es handelt sich um eine Teilnahmebescheinigung mit Leistungsnachweis, nicht um eine extern akkreditierte Herstellerzertifizierung. Sie dokumentiert praxisnah erprobte Kompetenzen in Web Scraping und Automatisierung.

Statt eines allgemeinen Python-Überblicks setzt dieser Kurs auf eine klare Spezialisierung: Web Scraping und Automatisierung, ein Bereich, der in vielen Unternehmen für die systematische Erfassung von Markt-, Wettbewerbs- oder Produktdaten zunehmend gefragt ist. Dafür vermittelt er gezielt die drei in der Praxis etablierten Werkzeuge BeautifulSoup, Scrapy und Selenium. Da der Kurs die Datenextraktion konsequent mit der strukturierten Speicherung in SQL-Datenbanken verbindet, entsteht mehr als lose Scraping-Skripte: Teilnehmende lernen, vollständige, wiederverwendbare Datenpipelines aufzubauen, deren Ergebnisse sich zuverlässig weiterverarbeiten und analysieren lassen. Für den beruflichen Alltag bedeutet das einen direkten Nutzen: Wiederkehrende, manuelle Rechercheaufgaben lassen sich durch automatisierte Abläufe ersetzen, was Zeit spart und die Datenqualität durch konsistente, protokollierte Erfassung erhöht. Damit eignet sich der Kurs sowohl für den Einsatz im eigenen Unternehmen als auch als Grundlage für eine Spezialisierung auf Automatisierung und Datenpipelines.