Do básico de Python ao sucesso na extração de dados: A jornada de Michael rumo à independência

Olá a todos. Meu nome é Michael, por mais banal que possa parecer. Eu'sou um freelancer de 30 anos de Illinois, EUA.

Ouvi falar pela primeira vez sobre análise de dados na Illinois State University em 2012-2013, quando estava estudando para me tornar um programador. Parecia interessante e divertido, mas eu não tinha ideia do quanto isso mudaria minha vida no futuro.

Tudo começou com um pequeno projeto durante meu estágio em uma empresa de TI. Fui encarregado de coletar e analisar dados para nosso produto. A maioria dos dados estava espalhada por vários sites, e foi aí que me lembrei da análise. Aprendi Python e bibliotecas de raspagem da Web, como BeautifulSoup e Scrapy. O projeto foi um sucesso, recebi um bônus (e o gastei 🙂 ) e percebi que gostei do processo.

Alguns anos depois de me formar, eu estava trabalhando como programador, mas sempre pensava em abrir meu próprio negócio. Foi então que tive a ideia de usar a raspagem da Web para ganhar dinheiro. Comecei a procurar clientes que precisavam de dados estruturados. Surpreendentemente, havia muitos deles.

Em meu trabalho, utilizo várias ferramentas e programas:

1. Python: A principal linguagem de programação que uso para escrever scripts de raspagem da Web. O Python tem bibliotecas poderosas para raspagem da Web, como BeautifulSoup, Scrapy e Selenium.

2. BeautifulSoup: Uma biblioteca Python usada para analisar documentos HTML e XML. É perfeita para extrair dados de páginas da Web.

3. Scrapy: Outra biblioteca Python avançada para raspagem da Web. O Scrapy tem ampla funcionalidade e foi projetado para raspagem em grande escala.

4. Selênio: O Selenium é normalmente usado para testes automatizados de aplicativos da Web, mas também pode ser usado para raspagem da Web, especialmente nos casos em que os dados são carregados dinamicamente usando JavaScript.

5. Bloco de notas Jupyter: Um ambiente interativo para escrever e testar código Python. É ótimo para análise exploratória de dados e para criar protótipos de scripts de raspagem da Web.

6. Bancos de dados SQL/NoSQL: Uso bancos de dados SQL e NoSQL para armazenar e processar grandes volumes de dados coletados. PostgreSQL, MongoDB e MySQL são alguns dos meus bancos de dados preferidos.

7. Proxy: Para contornar as restrições de IP e aumentar a velocidade de raspagem, uso serviços de proxy pagos.

8. Cron ou outros agendadores de tarefas: Eu os uso para executar automaticamente meus scripts de raspagem da Web em um horário específico.

Agora que tenho um conjunto de ferramentas e sei quando e como usá-las corretamente, meu trabalho leva muito pouco tempo. Se antes eu podia ficar sentado em um projeto por vários dias, agora a configuração leva de 1 a 4 horas, e tudo funciona automaticamente.

Tenho vários canais para encontrar clientes:

1. Plataformas freelance: Sites como Upwork, Freelancer e Fiverr oferecem muitas oportunidades para encontrar clientes que precisam de serviços de raspagem da Web. Eu uso ativamente essas plataformas para encontrar projetos que correspondam às minhas habilidades.

2. Redes sociais: O LinkedIn se tornou uma das melhores plataformas para encontrar clientes B2B. Estou ativo no LinkedIn, publicando artigos sobre raspagem da Web e entrando em contato com empresas que acredito que possam estar interessadas em meus serviços.

3. Fóruns e comunidades: Também participo ativamente de fóruns e comunidades sobre programação e raspagem da Web, como StackOverflow e Reddit. Isso não só me ajuda a ficar atualizado com as últimas tendências em raspagem da Web, mas também me ajuda a encontrar clientes.

4. Eventos e conferências de networking: Tento participar de eventos e conferências relacionados a dados e TI, pois eles oferecem uma excelente oportunidade de conhecer clientes e parceiros em potencial.

5. Tentei administrar um blog, e os clientes vieram de lá, mas isso leva muito tempo, e tive de encerrá-lo.

Por que estou escrevendo tudo isso? Porque muitas pessoas, especialmente os jovens, não sabem o que fazer e onde ganhar dinheiro para viver.

Com meu exemplo, quero mostrar que um pouco de conhecimento (os conceitos básicos de Python podem ser dominados em algumas semanas), desejo e trabalho árduo podem ajudá-lo a atingir metas e se tornar independente na vida.