Web scraping é uma técnica de extração de dados da internet que pode ser usada para coletar informações de uma variedade de fontes na web. A técnica envolve a automatização do processo de coleta de dados, utilizando programas ou scripts para percorrer a web e coletar informações de forma sistemática. Essa tecnica é amplamente utilizado em diversas áreas, como marketing, pesquisa de mercado, análise de dados e monitoramento de preços. Ele permite que empresas e pesquisadores coletem grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente, permitindo que eles identifiquem tendências e padrões úteis em seus dados. No entanto, o web scraping também pode ter implicações éticas e legais. Algumas empresas consideram o web scraping uma violação de seus termos de serviço, e pode haver questões de privacidade envolvidas na coleta de informações pessoais dos usuários. Além disso, existem questões de qualidade dos dados no web scraping. Dependendo da fonte de dados e da qualidade do código usado para coletá-los, os dados coletados podem conter erros ou imprecisões. Por isso, é importante que os usuários do web scraping validem e verifiquem a qualidade dos dados coletados antes de usá-los para análise.
O web scraping é uma técnica poderosa de coleta de dados que pode ser usada para obter informações úteis da web. No entanto, é importante considerar questões éticas e legais e garantir a qualidade dos dados coletados antes de utilizá-los para análise. A seguir iremos utilizar esta tecnica para coletar dados do site de fundos imobiliarios mais conhecido e mais uzado atualmente. esse trabalho tem como objetivo prever o preço futuro dos fundos imobiliario, vale lembrar que não e recomendação, somente estudo de machine learning.