
自COVID19开始以来,远程工作或在家工作已经变得有名无实。在家工作有很多好处,其中之一是额外的时间。所以,如果你手头有更多的时间,想赚更多的钱,那么就跟随这些高薪的数据科学兼职吧。这些兼职也可能成为你财务自由的关键,因为你会在你的任期内赚很多钱。
我在一家公司全职工作,我不高兴。我知道我可以从我们在工作场所浪费的时间中做得更多;在通勤,社交,午休和会议上。六月底,我开始寻找兼职工作,我发现很多在线平台为我提供了额外的收入和机会,从事我喜欢的事情。
在这篇博客中,我将分享那些能让你的收入增加四倍的高薪兼职。这些工作可以从自由职业,文案,合同工作,咨询和职业咨询。
开始一份自由职业工作或成为一名自由代理人给了你工作时间的灵活性。它让你接触到各种各样的科目,提高你的技能,并为你提供赚更多钱的机会。最终,你将建立一个具有指数增长潜力的品牌。我见过许多自由职业者,起价100美元,现在他们的收入是6位数。
寻找数据科学自由职业工作有点棘手。您可以注册错误的平台,在那里没有数据科学工作的需求,并浪费几个小时来创建一个配置文件。因此,以下是为数据科学家工作的与数据相关的自由职业平台列表。
如果你是初学者或专业人士,技术写作是赚额外钱的简单方法。你可以直接为一家公司工作,也可以利用自由职业平台获得写作工作。技术写作包括文案写作、抄袭、科学写作和代笔。写作工作可以从写博客到写教程。
开始你的博客之旅与媒体,因为他们支付他们的作者每个独特的观点。你不仅仅是赚取额外的收入,你也在创造你的品牌,可以随着时间的推移而增长。你也可以创建一个Ko-fi个人资料,并在上面发布博客,从你的支持者那里获得额外的收入。不要把自己限制在一个平台上。
您可以为Analytics Vidhya、DataCamp和KDnuggets撰写文章,以获得额外的收入。分析Vidhya有一个长达一年的博客,作者每个博客都有报酬,如果他们在前三名,有时会得到额外的报酬。要为DataCamp写作,您需要关注自由数据科学文案的职位。KDnuggets奖励计划每月向8篇浏览量最大的文章支付3000美元的共享金额,根据页面浏览量的比例。
如果你是一个有经验的文案,你会得到招聘人员或技术经理的代笔工作。代笔是一种作家在没有信用的情况下获得报酬的工作。这些工作是非常有利可图的,因为他们的工资是目前的两倍。如果你是一个有经验的作家,你甚至可以要求每字0.4美元。留意你的本地或在线求职板上的工作。在签订任何合同之前,试着先谈妥价格。
这是我最喜欢的工作类型,合同、付款、项目目标和时间表都涵盖了一切。你在工作时间上有自由,在给定的时间内有明确的目标要实现。合同工作有多种形式;研究工作,设计机器学习模型,数据分析,撰写论文,或者在工作流中集成新工具。你可以通过搜索求职板或被招聘经理联系来获得合同工作。
在一份全球合同中,你将与一个国际团队合作。这种类型的工作报酬很高,你将工作有限的时间来完成项目。它是赚取额外收入、获得经验和改善简历的最佳方式。因为有国际经验总是好的。
本地合同作为一个初学者很难得到。为了被录用,你需要展示主题专业知识。大多数时候,当地招聘人员会通过查看你的LinkedIn个人资料来接近你,并提出项目目标和付款细节。可以是小时费率,也可以是固定价格。我大多得到小时费率合同,因为公司希望在项目开始时有专家意见。
顾问是按小时计酬的。如果你在这个领域有5年以上的经验,你可以向公司收取每小时100到500美元的费用。这项工作很难找到,大多数公司雇佣专家来指导数据科学工具、投资科技初创企业的意见、启动新的风险或项目、产品分析和应用程序开发。
如果你正在寻找一个专业的平台,支付良好,尝试GuidePoint。你也可以通过加入当地的技术社区在你的国家获得咨询工作。你的LinkedIn个人资料也可以吸引潜在客户,所以要随时更新你的最新体验。
在我看来,职业咨询应该是免费的。它应该由教育机构提供,但在现实中,学生们仍然在挣扎。这些学生或刚毕业的学生会寻找专业的职业咨询平台,以获得对他们简历的洞察力。这些平台还提供技术面试、职业指导和网络联系方面的帮助。
你可以成为一名职业教练,通过注册SCARITY获得额外收入。这个平台对职业教练有很好的回报,并为创建有效的个人资料提供支持。自由职业平台还发布导师职位、简历反馈和模拟面试。我相信职业教练在做高尚的工作,你不仅仅是在赚钱,你也在为一个孩子创造未来。
这场流行病催生了一个远程工作的新时代,人们正在寻找各种赚钱的方法。兼职也可以提供对你的职业生涯有益的经验和知识。在这个博客中,我们了解了;专门用于数据科学、技术写作、合同工作、咨询和咨询的自由职业平台。您还可以创建一个Youtube频道,创建一个Udemy课程,并对开源做出贡献,以扩大您的投资组合。
“我相信提前退休,用余下的时间享受我喜欢的事情。所以,有效地利用你的时间,继续寻找机会赚钱。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 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 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08