对大多数人来说，拥有自由职业生涯是梦想成真。

自由职业为你提供了在家工作的能力。不需要每天上下班打卡。你可以亲自挑选工作任务，拒绝你觉得不有趣的工作。你可以自由地按自己的节奏工作，可以选择偶尔休息一下放松一下。

如果你是一个有抱负的数据科学家，好消息是全职工作不是你唯一的职业选择。有很多公司和个人在自由职业的基础上雇佣数据科学家。

在本文中，我将向您介绍如何使用您的数据科学技能来获得自由职业。我将涉及以下主题：

• 成为自由数据科学家的利弊
• 你可以从事的自由数据科学工作的类型
• 如何获得你的第一份自由职业
• 如何建立一个强大的投资组合，吸引多个工作机会

数据科学自由职业的利弊

在任何领域有一个自由职业生涯为你提供了随时随地工作的自由。因为你不需要每天去办公室，所以你可以在汽油和食物等费用上节省很多。如果你发现你在做重复而无聊的工作，你有机会改变事情，只接受让你兴奋的项目。

如果你为一家公司全职工作，你就被限制在公司内部的工作范围内。你不能在不同的领域完成任务。

然而，如果你是自由职业者，你可以接触到各种各样的行业。这在你的投资组合中看起来很棒，并使你有资格在未来申请更广泛的工作。

然而，自由职业也有自己的一系列缺点。

首先，你会缺乏工作保障。没有多少雇主雇佣自由职业的数据科学家。

通常是个人或较小的公司/创业公司选择雇佣自由职业者。它们通常不需要数据科学家，也没有适当的数据管道。

确实需要数据科学家的大公司一般都有固定的职位。他们更愿意全职雇佣员工，几乎从不雇佣自由职业者。

这就是为什么你会看到更多的自由职业职位空缺给web开发人员、作家和设计师，而数据科学家的机会很少。

成为一名自由数据科学家的最大缺点是，你需要不断地在一个职位不多、供大于求的地方寻找工作。

尽管如此，作为一名自由数据科学家，您可以通过提供的服务获得创造性。您不需要将自己局限于为组织构建机器学习模型。还有许多其他领域与数据科学家的技能交叉，你可以利用这些技能获得更多的自由职业机会。

以下是基于我过去从事的自由职业的一些建议：

数据收集

这是许多小型组织和个人雇佣数据专业人员来执行的任务。

我曾经和一个人合作过，他想收集五年的社交媒体数据，以了解用户对某些股票的情绪趋势。这将帮助他改进现有的预测投资哪只股票的模型。

许多公司还需要大量的数据来帮助决策。我在过去收集了定价信息、用户评论数据、社交媒体帖子和职位列表，以帮助组织制定关于产品提供和品牌定位的关键决策。

数据分析

这是我执行的最常见的任务之一，帮助组织决定如何定位他们的品牌，他们的目标受众，以及运行的广告类型。

虽然在数据科学中有很多重点放在模型构建上，但大多数中小型组织没有足够的数据来完成这一工作，尤其是在它们的初始阶段。

这些公司依赖外部数据，然后可以分析这些数据来识别趋势。然后，这些模式可以告诉你这些公司应该针对谁，应该推广的产品类型，这些产品应该何时发布，以及应该如何向不同的人做广告。

写作

有许多技术出版物和学习平台要求数据科学家围绕这一主题撰写文章。其中包括关于数据科学的观点、技巧和教程。

许多这样的平台需要一个能够以初学者很容易理解的方式分解高度技术性主题的人。

DataCamp的博客就是一个很好的例子。他们有关于数据科学几乎每一个主题的教程。他们的教程非常容易理解，即使你是该领域的初学者。每一个步骤都清楚地概述了，代码示例总是包括解释为什么事情是以某种方式进行的。

这使得最终用户很容易跟上，因为他们不会盲目地复制粘贴他们不理解的代码。当他们完成教程时，他们实际上获得了该主题的知识，下次他们想学点什么时，他们肯定会回到同一个网站。

将高度技术性的东西分解成简单的格式并不是一件容易的事情。如果你能在这项技能上下功夫，在数据科学博客领域有很多机会给你。

如果您想成为一名数据科学作家，但不确定如何成为，您可以阅读本文开始。

教学

在学习数据科学主题之后，您可以为该行业的初学者举办研讨会和培训课程来分解这些主题。

许多在线数据科学学习平台正在寻找指导者来涵盖特定的主题，他们将一次性或合同的基础上让你参与。

你可以为学生举行现场会议，或者创建录制的视频，这些视频将上传到平台，任何人都可以访问。

我上面列出的角色是基于我过去承担的自由职业任务。除此之外，我还一次性地为公司建立了机器学习模型。这是一项比我预期的更复杂的任务，因为这些组织非常小，它们的数据没有得到正确的清理或存储。

我不得不花很多时间来弄清楚不同表之间的关系，如何自动化数据库访问以便每次都能运行模型，以及清理数据以便便于查询。

我花了很多时间处理数据并试图理解它，而花在模型构建上的精力要少得多。

虽然这些项目占用了我很大一部分时间，但我能够学到很多东西，也学会了许多不同的工具，可以用来处理大量的数据。

如何找到自由数据科学工作？

既然您知道了作为一名自由数据科学家可以承担的任务类型，那么您可能想知道如何完成一项任务。你如何找到并与寻找这些职位的雇主联系？

你可以在Upwork和Fiverr等平台注册为自由职业者。在LinkedIn上积极发帖。

学到了一个有趣的新话题？在LinkedIn上发布这件事。

创建了一个数据科学项目？写一篇关于它的文章。在GitHub上分享您的代码。

如果你想持续地找到自由职业，你的工作需要接触到合适的人。你需要对你所做的事情直言不讳，并不断提升自己。

几乎我得到的每一个自由职业任务都是因为雇主偶然发现了我在社交媒体上的一篇文章或帖子。

此外，请记住，许多雇主选择雇佣是基于信任。如果你得到了他们关系密切的人的大力推荐，他们更有可能雇佣你，而不是冒险雇佣一个在求职门户网站上传简历的求职者。

一旦你找到了最初的几份自由职业工作，就会更容易得到更多的工作。你成功完成的工作越多，你的个人资料在Upwork等平台上的排名就越高。

在为雇主完成一项任务后，向他们征求建议。这将使未来的雇主对你能完成工作充满信心，并增加你被雇用的机会。

最后，确保根据你的专业水平设置合理的费率。在开始时，它是有意义的收费略低，以建立您的投资组合。当你开始获得更多的专业知识和更多的工作开始进入时，你可以逐渐提高你的工资。

然而，确保做适当的研究，这样你就知道市场利率是多少。当我刚开始做自由职业的时候，我并没有意识到这一点，我做了很多工作，价格只是市场的一小部分。

我曾经向一家公司收取35美元左右的费用，写一篇2500字的文章。在和他们一起工作了一个月后，我问这是否可以增加到70美元。他们谈判并压低价格，最后定了60美元。

我又给他们写了一篇文章，然后就走了。报酬根本不值得我付出的努力，我决定把精力放在有附加值的任务上。

在那之后，我拒绝了很多工作，如果他们与我给雇主的报价不一致的话。

知道自己的价值是很重要的。你已经花费了大量的时间和资源来获得你现在所拥有的技能。你一直在努力提高技能，获得更多知识，在线课程/学习材料并不便宜。

这些时间和努力应该得到公平的回报，你需要相应地设置你的自由职业者费率。

如果您希望成为一名自由数据科学家，我希望本文提供的建议是有用的。

记住，离开你的全职工作，立即开始自由职业是不明智的。我建议首先创建一个投资组合，并在兼职的基础上担任自由职业角色。一旦你不断有稳定的工作流入，并建立了一定程度的稳定性，那么你就可以向成为一名全职自由职业者过渡。

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