Van de basis van Python tot succes met datacrappen: Michaels reis naar onafhankelijkheid

Hallo allemaal. Mijn naam is Michael, hoe banaal het ook mag klinken. Ik ben een 30-jarige freelancer uit Illinois, VS.

Ik hoorde voor het eerst over data parsing op de Illinois State University in 2012-2013, toen ik studeerde om programmeur te worden. Het leek me interessant en leuk, maar ik had geen idee hoezeer het mijn leven in de toekomst zou veranderen.

Alles begon met een klein project tijdens mijn stage bij een IT-bedrijf. Ik moest gegevens verzamelen en analyseren voor ons product. De meeste gegevens waren verspreid over verschillende websites en toen herinnerde ik me parsing. Ik leerde Python en web scraping bibliotheken zoals BeautifulSoup en Scrapy. Het project was een succes, ik kreeg een bonus (en gaf die uit 🙂 ) en ik realiseerde me dat ik genoot van het proces.

Een paar jaar na mijn afstuderen werkte ik als programmeur, maar ik dacht er vaak aan om mijn eigen bedrijf te beginnen. Toen kreeg ik het idee om web scraping te gebruiken om geld te verdienen. Ik ging op zoek naar klanten die gestructureerde gegevens nodig hadden. Verrassend genoeg waren dat er veel.

In mijn werk gebruik ik verschillende gereedschappen en programma's:

1. Python: De belangrijkste programmeertaal die ik gebruik voor het schrijven van web scraping scripts. Python heeft krachtige bibliotheken voor web scraping zoals BeautifulSoup, Scrapy en Selenium.

2. BeautifulSoup: Een Python bibliotheek gebruikt voor het parsen van HTML en XML documenten. Het is perfect voor het extraheren van gegevens uit webpagina's.

3. Scrapy: Een andere krachtige Python-bibliotheek voor web scraping. Scrapy heeft uitgebreide functionaliteit en is ontworpen voor grootschalig scrapen.

4. Selenium: Selenium wordt meestal gebruikt voor het geautomatiseerd testen van webapplicaties, maar het kan ook worden gebruikt voor web scraping, vooral in gevallen waarin gegevens dynamisch worden geladen met behulp van JavaScript.

5. Jupyter notitieboek: Een interactieve omgeving voor het schrijven en testen van Python-code. Het is geweldig voor verkennende gegevensanalyse en voor het maken van prototypes voor web scraping scripts.

6. SQL/NoSQL-databases: Ik gebruik SQL en NoSQL databases voor het opslaan en verwerken van grote hoeveelheden verzamelde gegevens. PostgreSQL, MongoDB en MySQL zijn enkele van mijn favoriete databases.

7. Proxy: Om IP-beperkingen te omzeilen en de schrapsnelheid te verhogen, gebruik ik betaalde proxyservices.

8. Cron of andere taakplanners: Ik gebruik ze voor het automatisch uitvoeren van mijn web scraping scripts op een specifiek tijdstip.

Nu ik een set gereedschappen heb en weet wanneer en hoe ik ze op de juiste manier moet gebruiken, kost mijn werk heel weinig tijd. Waar ik vroeger dagenlang aan een project kon werken, duurt het nu 1 tot 4 uur om het op te zetten, en alles werkt automatisch.

Ik heb verschillende kanalen om klanten te vinden:

1. Freelance platforms: Websites als Upwork, Freelancer en Fiverr bieden volop mogelijkheden om klanten te vinden die behoefte hebben aan web scraping diensten. Ik gebruik deze platforms actief om projecten te vinden die bij mijn vaardigheden passen.

2. Sociale netwerken: LinkedIn is een van de beste platforms geworden om B2B-klanten te vinden. Ik ben actief op LinkedIn, plaats artikels over web scraping en contacteer bedrijven waarvan ik denk dat ze geïnteresseerd zijn in mijn diensten.

3. Fora en gemeenschappen: Ik ben ook actief op forums en communities over programmeren en web scraping, zoals StackOverflow en Reddit. Dit helpt me niet alleen om op de hoogte te blijven van de laatste trends op het gebied van web scraping, maar helpt me ook om klanten te vinden.

4. Netwerkevenementen en conferenties: Ik probeer data- en IT-gerelateerde evenementen en conferenties bij te wonen omdat ze een uitstekende gelegenheid bieden om potentiële klanten en partners te ontmoeten.

5. Ik heb geprobeerd een blog te runnen en daar kwamen ook klanten vandaan, maar het kost veel tijd en ik moest hem sluiten.

Waarom schrijf ik dit allemaal? Omdat veel mensen, vooral jongeren, niet weten wat ze moeten doen en waar ze geld kunnen verdienen.

Met mijn voorbeeld wil ik laten zien dat een beetje kennis (de basis van Python kun je in een paar weken onder de knie krijgen), verlangen en hard werken je kunnen helpen doelen te bereiken en onafhankelijk te worden in het leven.