京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如果你是一个书呆子般的数据科学家,想要开始作为一个独立(远程)自由数据科学家工作,这篇文章是为你准备的。从现在朝九晚五的工作过渡到远程自由职业是一种解放的经历。最终收益是巨大的,包括:
我叫保·拉巴塔·巴约。我是一个自由数据科学家和ML工程师谁作为一个远程自由职业者在过去2年以上的工作。之前,我曾在一家顶级移动游戏公司Nordeus担任数据科学家。在我周围,我有一群伟大的数据科学家和了不起的数据工程师。当我加入这个团队的时候,他们已经在内部建立了数据分析平台,帮助公司管理一个每天活跃用户超过200万的游戏。我觉得我是另一只在一个成熟的蜂群中运作的蜜蜂。我90%的时间都花在技术上,包括数据分析以改进产品和ML开发以提高效率。10%的时间用于与团队其他成员交流我正在做的事情。
对于像我们这样的书呆子、数据科学家和ML怪人来说,这种分裂感觉很棒。然而,这种舒适有一个代价,我在两个不断的想法中想到了
最终,我辞去了工作,开始从事远程自由数据科学家的工作。这一转变既具有挑战性,也令人难以置信地丰富。在此过程中,我收集了一些知识,并将其浓缩为4个实用技巧,以帮助您加入我的行列,并开始走在另一边。
你的第一个问题是:我在哪里找到我的第一个项目?
互联网上有大量与数据相关的工作。如果你访问像Upwork这样的网站,你可以看到每分钟都有新的职位发布。是的,有很多数据科学工作,这是你每天早上都应该感谢的事情。然而,在那些巨大的网站上也有很多竞争。来自世界各地的自由职业者试图和你在同一个池塘里钓鱼。
你可能会想:
“考虑到我的技能和生活成本,让我们设定一个比我认为合理的低的工资,以增加我找到第一份工作的机会。”
大错。顺便说一句,我犯了两次这个错误。在我的第二个自由职业项目中,我和同一时区的另一位数据工程师一起工作,他的工资是我的两倍多。他第一次做自由职业。无数次我后悔我的聪明的定价。
大多数客户愿意支付更高的费率以减少项目的不确定性。你是一个非常合格的工作,过度的价格折扣也被解释为项目成功的更高的不确定性。此外,请记住,你试图说服另一个人,而不是成本最小化的Android。你需要表现出自信,设定一个比你认为自己价值更低的价格与此相反。
如今,有很多自由职业平台。我已经使用了其中的3个(Upwork,Toptal和Braintrust),但也可以随意探索其他的。
这些平台可分为两类:
大多数客户不是寻找一个全面的数据科学家,而是寻找一个可以解决他们问题的特定配置文件。一个非常了解如何
试图把自己表现为无所不能的终极自由数据科学家是很有诱惑力的,但这不是客户想要的。此外,数据科学是一个巨大的市场。通过缩小你的侧写,你仍然在一个相当大的池塘里钓鱼。记住这一点。
我的第一份自由职业可以粗略地描述为“我们的数据工程师没有一个能在Tableau中构建一个漂亮的仪表板。你能吗?“。这不是我能想到的最令人兴奋的工作,但这是我在以前的工作中做过一千次的事情。我是这方面的专家,这是对客户有价值的。
从专注于你已经是专家的项目开始你的道路。避免冒名顶替综合症,赢得你的第一张支票,建立信心。
兼职工作,甚至每小时工作,你可以学到和以前朝九晚五一样的东西。利用这个机会,在额外的时间里学习新的技能,为下一份合同中你想要工作的下一个领域做准备。
一个典型的错误是这样开始一个提案:
“亲爱的X。我叫Y,是一名数据科学家,在a、B、C和D领域有N年的经验。我有E方面的背景,而且……”
当然可以。你的潜在客户想知道你不可思议的背景。但她不是你爸妈。他想解决这个问题,所以直奔主题。从第一段开始专注于问题,没有序言和只能让她打哈欠的陈述。使用项目符号来列举与问题直接相关的非常具体的事情,并减少认知负荷。还有,把BS控制在最小。你喜欢读别人如何赞美自己吗?你的潜在客户也一样。
自从我开始做自由职业以来,我一直保留着我写的每一份提案。所有为我赢得工作的提案都有这样的结构:
“嗨X!我的名字是Y,最近我构建了N个与您的问题Z直接相关的东西:
我很乐意帮你做这件事。让我们本周打个电话来了解细节。最佳,Y.“
作为一名数据科学家的自由远程工作在智力和经济上都是令人难以置信的回报。如果这些建议能在你的自由职业道路上帮助你,我会感到非常高兴。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12