京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据科学无疑是当今最受欢迎的领域。难怪拥有熟练技能的数据科学家在世界各地的工作中得到丰厚的回报。
现在,你可以是一个对目前的工作很满意的数据科学家,也可以是一个有抱负的人,希望在数据科学领域取得进展。不管怎样,我将要提出的想法肯定会帮助你提高技能,作为一名数据科学家赚取一份不错的兼职收入,最重要的是,成为你自己的老板。
如果你有一个数据科学的基础知识,你的写作能力很好,你可以通过写文章赚一大笔钱。Medium,是初学者开始写作的最佳平台。与此同时,还有不同的网站为原创博客付钱给作家。你可以为这些网站写作,或者你甚至可以创建你自己的博客(这不仅会在经济上帮助你,还会改善你的简历)。在您自己的博客中,您将编写与AI/ML/DL/DS相关的博客。一旦你的博客达到一定的阈值(浏览量/流量方面),你就可以申请货币化。如果你的货币化是启用的,那么你将为你的博客的每一个视图赚钱。
在Kaggle上有许多关于数据科学的比赛。通过参加这些比赛,你不仅学到了新的东西,提高了你的技能,而且如果你赢得了这些比赛,Kaggle会向获胜者提供现金奖励。此外,如果你有一个优秀的Kaggle档案,这肯定会导致大量的曝光从招聘人员,这可以帮助你在获得一份工作!
自由职业是最流行的在家赚钱的方式。尤其是在2020-21年,一切都被封锁,人们都在家里。所以,你可以开始在Fiverr、Upwork、freelancer等网站上做关于数据科学的自由工作。随着你完成越来越多的项目,你的个人资料变得更有价值,你开始得到更多的订单。
要了解更多关于如何开始自由职业生涯的信息,请参阅以下文章:
给自由职业数据科学家新手的5个提示
如何成为自由数据科学家
有一种常见的说法:
学东西的最好方法是教它
为了成为一个熟练的数据科学家,你的所有概念都应该非常清楚。所以专注于上面的说法,你可以在你的大学里以助理教授的身份教授数据科学,或者在家里或其他地方创办一个教授数据科学的学院。从初学者开始,一路上改变事情。通过开始教书,你不仅赚到了合理的钱,而且你也开始回馈程序员的社区。
围绕你有专长的主题制作教育视频是另一个赚取收入的好方法。YouTube为内容创作者提供了令人印象深刻的奖励。创建教育视频还可以让你建立个人品牌,创建自己的影响者网络。在YouTube上,你可以上传任何内容,只要不违反内容政策。
最近的研究表明:
实习是稳定就业的有效桥梁
在STEM领域尤其如此--比如数据科学--实习是游戏规则的改变者。这是因为一些数据科学技能只有在动手环境中学习才能固化。
在实习期间,你可以从一个专业团队中学习,建立一个强大的网络,同时获得实际和有意义的经验。此外,实习在经济上也能帮助你,他们为你的未来打开了许多大门。
关于如何获得第一次数据科学实习的提示和建议
在这篇文章中,我谈到了作为一名数据科学家,我曾经使用过或看到过别人赚取额外收入的6种方式。这些方法的难度、风险程度和你能赚多少钱各不相同,但它们都有潜力帮助你发展技能并赚取$$$。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27