京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24