Web scraping con Selenium

Objetivo

Planificar, diseñar y ejecutar proyectos de scraping y automatización de datos con Selenium, aplicados al marketing digital y Big Data.

 

Dirigido a:

Profesionales de marketing digital, analistas de datos, investigadores de mercados y especialistas en SEO que deseen incorporar técnicas de scraping y automatización para obtener datos y mejorar sus estrategias en entornos digitales.

Cualquier persona que quiera automatizar procesos, conectar herramientas y aumentar su productividad. Sin conocimientos previos en programación y sin tener que pagar herramientas o software.

 

Requisitos:

• Conocimientos básicos en marketing digital, SEO e investigación de mercados.
• Manejo básico de navegadores web y hojas de cálculo.
• Familiaridad con conceptos de programación (preferible, pero no imprescindible).
• La instalación y configuración de un entorno de desarrollo (Anaconda y Selenium) se verán a lo largo del curso.

 

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PROGRAMA DEL CURSO

1 - Introducción al Web Scraping y automatización

Objetivo

• Identificar las herramientas y tecnologías básicas utilizadas en Web Scraping.

Duración de la unidad

3 Horas

Contenido

Introducción al Web Scraping y automatización
Conceptos básicos de scraping
Herramientas y técnicas de automatización
Identificación de elementos en la web con el inspector del navegador
¿Cómo se inspecciona un elemento?
¿Qué es un selector?
Ventajas de la solución programática con Python y MCP frente a alternativas no-code
¿Cuándo preferir una solución no-code como Make?
Ventajas del scraping en el marketing digital y big data
Resumen

2 - Configuración del entorno de desarrollo

Objetivo

• Instalar las herramientas necesarias para el desarrollo de proyectos de scraping y automatización de datos con Selenium.

Duración de la unidad

2 Horas 50 Minutos

Contenido

Configuración del entorno de desarrollo
¿Por qué es tan importante un buen entorno de desarrollo?
¿Qué herramientas vamos a utilizar?
Instalación de Miniconda
¿Qué es Miniconda?
¿Por qué vamos a usar Miniconda en este curso?
Pasos para instalar Miniconda (guía simplificada)
¿Qué haremos justo después?
Primeros pasos con Jupyter Notebook
¿Qué es Jupyter Notebook y por qué lo usamos?
Instalación de Jupyter Notebook
Interfaz de Jupyter Notebook
Configuración de Selenium
¿Por qué es importante la versión correcta de Chromedriver?
¿Qué es un User‑Agent y por qué se utiliza?
Cómo establecer un User‑Agent en Selenium
Uso de proxies rotativos en automatización web con Selenium
Configuración avanzada de Selenium
Configuración completa recomendada
Resumen

3 - Exploración del lenguaje Python y Selenium

Objetivo

• Describir cómo utilizar Python y Selenium para realizar tareas de scraping.

Duración de la unidad

2 Horas 35 Minutos

Contenido

Exploración del lenguaje Python y Selenium
Introducción a Python para scraping
Librerías específicas para Web Scraping
Sintaxis clara, flexible y potente
Python, Big Data y la Inteligencia Artificial
Python y la gestión de agentes de inteligencia artificial
Navegación web con Selenium
Estructura básica
Buenas prácticas
Manejo de selectores y localizadores
¿Qué es un selector y un localizador?
Tipos de localizadores
¿Qué es XPath?
Ventajas de XPath
Buenas prácticas
Resumen

4 - Diseño y ejecución de proyectos de scraping

Objetivo

• Planificar el diseño de un proyecto de scraping aplicando herramientas de automatización.
• Identificar los componentes de Selenium necesarios para ejecutar proyectos de scraping.
• Enumerar las etapas clave en la ejecución de proyectos de scraping orientados al marketing digital.

Duración de la unidad

4 Horas 30 Minutos

Contenido

Diseño y ejecución de proyectos de scraping
Desarrollo de scripts de scraping
Estructura básica de un script de scraping
Buenas prácticas al escribir tus scripts
Aplicación práctica: mini proyecto
Ejemplo práctico: Scroll + Clic en botón
¿Qué conceptos aplicamos aquí?
Consejos breves para mejorar tu script
Gestión de datos extraídos
Almacenamiento: guardando lo que hemos extraído
Limpieza de datos: eliminando lo innecesario
Estructuración: organizando los datos para su uso
Exportación e integración
Aplicación práctica en marketing digital
Automatización de tareas repetitivas
Flujo básico
Automatización temporal: ¿cómo ejecutar scripts de forma periódica?
Resumen

5 - Transformación de datos para toma de decisiones

Objetivo

• Identificar las diferentes técnicas de transformación de datos utilizadas en proyectos de scraping.

Duración de la unidad

2 Horas 05 Minutos

Contenido

Transformación de datos para toma de decisiones
Procesamiento de datos extraídos
Fases del procesamiento de datos
Análisis exploratorio de datos (EDA)
Visualización y presentación de datos
Ventajas de la visualización
Proceso para la presentación de datos
Ejemplos de visualización en Python
Resumen

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