
数据科学是一个不断扩展的领域。更多的行业继续依赖技术来收集和处理重要的信息,数据科学家的需求很高。然而,找到一份适合你需要的工作有时是一个挑战。在这些情况下,你可以转向自由职业。
自由职业者正迅速成为各种专业人士的热门选择。事实上,LinkedIn正在推出一项新功能,专门帮助自由职业者找到工作。随着这种增长,现在是进入数据科学自由职业的最佳时机。以下步骤将帮助您开始寻找客户机,或者帮助您改进当前的策略。
这个过程的第一步是建立和策划一个强大的在线存在。你需要一个网站,工作列表和LinkedIn页面。
利用你的网站来炫耀你的技能。用你最好的脚印推销你自己。把你的相关工作经验组合起来,并在你成功帮助更多客户时更新它。记住,一个网站必须易于导航,否则人们会点击离开。使联系你和获得他们需要的信息变得容易。
在谷歌上,你可以打开一个谷歌我的商业列表,并连接你的网站和详细信息。这样,一个快速搜索数据科学自由职业者将提出您的业务。考虑你想保持开放的时间,以及潜在客户应该如何联系你。
然后,更新你的LinkedIn并使用新的Marketplaces功能来宣传自己是一名自由职业者。这最后一个行为将帮助您涵盖所有的基础,以吸引企业或个人寻找数据科学家。
数据科学因时而变。新技能开始发挥作用,你必须跟上工作的要求。幸运的是,数据科学是一个广泛的职业--你可以将你为网络安全学到的技能应用到机器学习算法中。
你也可以求助于在线课程来获得你还没有的技能。Lynda有很多选择,可以帮助您开发新技能,如区块链技术中的数据管理。您可以将证书添加到您的网站,以提高您的吸引力和资格,任何数据科学相关的工作。
作为一名自由数据科学家,你应该知道工作的基础知识,统计学,编程,数据可视化,机器和深度学习,以及软件工程。您还需要对大数据有很好的理解。这些技能给了你一个全面的方法来完成所有的自由职业工作。
对数据科学专业人员的大量需求是这份工作的另一个好处。你会发现技术工作是跨行业的必需品,不管他们的重点是什么。例如,旅游和银行业需要数据科学家保护和监控敏感信息。
在银行部门,采用基于数据的方法为客户和机构本身提供了必要的透明度。随着新的金融机构为客户提供更多的金融代理选择--比如加密银行--银行需要确保所有这些控制都有适当的数据保护。这让这个行业在更多的信任中前进。
这一想法适用于所有部门,因为每个机构都需要收集和保护数据。关键是保持你的选择开放。寻找每一个机会,并记住你可以与已建立的企业、初创企业和个人客户合作。
虽然你可以使用互联网来获得认证,但你可以更进一步。其他资源帮助你建立网络和建立你作为自由职业者所需的联系。你应该从这里开始:
从这四个资源开始。您将立即与其他人联系,并对该领域有更好的了解。
一旦你建立了工作联系,你需要解决一些最后的细节。当你与公司或个人合作时,考虑你的工作时间、合同义务和薪酬。
虽然工作时间和任务将由你根据自己的需要来决定,但计算工资可能会稍微复杂一点。与其他自由职业者核实,看看他们的收费,并根据项目和你的技能和经验改变这些数字。
根据Glassdoor的数据,数据科学家的平均年收入约为11.3万美元。如果你把它除以每小时的价格,它会是每小时54美元多一点。但是,如果你有像掌握Scala和Spark这样的技能,你可以增加你的费用。这取决于你的背景。记住,不要低估自己--要知道自己的价值。
通过这五个步骤,您可以开始您的职业生涯作为一个成功的自由数据科学家。每个人的道路看起来都不同,但你应该从建立自己开始。然后,有了一个强大的基础,你就可以接受任何机会来你的方式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10