Dari Dasar-Dasar Python hingga Kesuksesan Pengikisan Data: Perjalanan Michael Menuju Kemerdekaan

Halo semuanya. Nama saya Michael, walaupun terdengar biasa saja. Saya seorang pekerja lepas berusia 30 tahun dari Illinois, AS.

Saya pertama kali mendengar tentang data parsing di Illinois State University pada tahun 2012-2013, ketika saya sedang belajar menjadi seorang programmer. Kelihatannya menarik dan menyenangkan, tapi saya tidak tahu seberapa besar hal itu akan mengubah hidup saya di masa depan.

Semuanya dimulai dari sebuah proyek kecil selama saya magang di sebuah perusahaan IT. Saya ditugaskan untuk mengumpulkan dan menganalisis data untuk produk kami. Sebagian besar data tersebar di berbagai situs web, dan saat itulah saya ingat penguraiannya. Saya belajar Python dan perpustakaan web scraping seperti BeautifulSoup dan Scrapy. Proyek ini sukses, saya menerima bonus (dan membelanjakannya 🙂), dan saya menyadari bahwa saya menikmati prosesnya.

Beberapa tahun setelah lulus, saya bekerja sebagai programmer, namun saya sering berpikir untuk memulai bisnis sendiri. Saat itulah saya mendapat ide untuk menggunakan web scraping untuk menghasilkan uang. Saya mulai mencari klien yang membutuhkan data terstruktur. Anehnya, jumlahnya banyak.

Dalam pekerjaan saya, saya menggunakan beberapa alat dan program:

1. ular piton: Bahasa pemrograman utama yang saya gunakan untuk menulis skrip web scraping. Python memiliki perpustakaan yang kuat untuk web scraping seperti BeautifulSoup, Scrapy, dan Selenium.

2. Sup Cantik: Pustaka Python yang digunakan untuk mengurai dokumen HTML dan XML. Ini sempurna untuk mengekstraksi data dari halaman web.

3. tergores: Pustaka Python kuat lainnya untuk web scraping. Scrapy memiliki fungsionalitas yang luas dan dirancang untuk pengikisan skala besar.

4. Selenium: Selenium biasanya digunakan untuk pengujian aplikasi web otomatis, tetapi juga dapat digunakan untuk web scraping, terutama ketika data dimuat secara dinamis menggunakan JavaScript.

5. Buku Catatan Jupyter: Lingkungan interaktif untuk menulis dan menguji kode Python. Ini bagus untuk analisis data eksplorasi dan untuk membuat prototipe skrip pengikisan web.

6. Basis data SQL/NoSQL: Saya menggunakan database SQL dan NoSQL untuk menyimpan dan memproses data yang dikumpulkan dalam jumlah besar. PostgreSQL, MongoDB, dan MySQL adalah beberapa database pilihan saya.

7. Proksi: Untuk menghindari pembatasan IP dan meningkatkan kecepatan scraping, saya menggunakan layanan proxy berbayar.

8. Cron atau penjadwal tugas lainnya: Saya menggunakannya untuk menjalankan skrip scraping web saya secara otomatis pada waktu tertentu.

Sekarang saya memiliki seperangkat alat, dan saya tahu kapan dan bagaimana menggunakannya dengan benar, pekerjaan saya hanya membutuhkan sedikit waktu. Jika sebelumnya saya dapat mengerjakan suatu proyek selama beberapa hari, sekarang pengaturannya memakan waktu 1 hingga 4 jam, kemudian semuanya bekerja secara otomatis.

Saya memiliki beberapa saluran untuk mencari klien:

1. Platform Freelance: Situs web seperti Upwork, Freelancer, dan Fiverr memberikan banyak peluang untuk menemukan klien yang membutuhkan layanan web scraping. Saya secara aktif menggunakan platform ini untuk menemukan proyek yang sesuai dengan keahlian saya.

2. Jejaring sosial: LinkedIn telah menjadi salah satu platform terbaik untuk menemukan klien B2B. Saya aktif di LinkedIn, memposting artikel tentang web scraping dan menghubungi perusahaan yang menurut saya mungkin tertarik dengan layanan saya.

3. Forum dan komunitas: Saya juga aktif di forum dan komunitas pemrograman dan web scraping seperti StackOverflow dan Reddit. Ini tidak hanya membantu saya tetap mengikuti perkembangan tren terbaru dalam web scraping tetapi juga membantu saya menemukan klien.

4. Acara networking dan konferensi: Saya mencoba menghadiri acara dan konferensi terkait data dan TI karena acara tersebut memberikan peluang bagus untuk bertemu klien dan mitra potensial.

5. Saya mencoba menjalankan blog, dan klien memang datang dari sana, namun memakan banyak waktu, dan saya harus menutupnya.

Mengapa saya menulis semua ini? Karena banyak orang, terutama generasi muda, tidak tahu harus berbuat apa dan mencari nafkah di mana.

Dengan contoh saya, saya ingin menunjukkan bahwa sedikit pengetahuan (dasar-dasar Python dapat dikuasai dalam beberapa minggu), keinginan, dan kerja keras dapat membantu Anda mencapai tujuan dan menjadi mandiri dalam hidup.