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Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22