建立投资组合、获得新客户和创造稳定收入流的技巧

由于 新冠大流行，今天的工作环境发生了巨大变化。除了他们的全职工作，人们现在可以灵活地从事副业，作为额外的收入来源。

当我过渡到数据科学领域时，我最初的目标是在该行业找到一份工作。然而，一旦我找到一份日常工作，我就意识到我有能力做更多的事情。在家工作意味着我不必经常社交。我不再需要来回上班。

这不仅节省了时间。它节省了能源。一天工作结束时，我不再感到精疲力尽，这意味着我能够承担工作以外的任务。

在本文中，我将带您了解我从事数据科学自由职业的经历。我还将为您提供有关如何开始成为数据科学自由职业者的提示。

首先，让我们了解一下数据科学自由职业的利弊。

优点

拥有自由职业生涯的最好的部分是你可以与来自世界各地的人一起工作。机会是无穷无尽的，你学会从许多不同的角度看问题。

您还可以选择要从事的项目类型——当您有一份全职工作时，这并不总是可行的。

此外，作为全职员工，您只能在一个行业工作。从事自由职业时，您从事的每个项目都会为您提供新领域的领域经验。

当您处理许多不同领域的各种任务时，您的投资组合就会增长。您不会拘泥于单一的做事方式，并且可以快速适应新的工作流程。你的学习能力会提高。

缺点

成为一名数据科学自由职业者几乎没有缺点。首先，自由数据科学工作的数量有限。

雇用数据科学家的通常是大中型公司，而且这些公司倾向于雇用全职员工而不是自由职业者。与数据科学家相比，对自由网络开发人员/设计师的需求更高。

自由职业也不能确保工作安全，您需要积极寻找新任务。因此，在担任自由职业的同时保留全职工作是个好主意，尤其是刚开始的时候。

可用的演出类型

作为一名自由数据科学家，您可以一次性为组织构建机器学习模型。有时，随着新数据的出现，您甚至可能会因为不断维护和更新此模型而获得报酬。

但是，您的选择不限于模型构建。

由于我的全职工作是在营销领域，所以我在这方面有一些经验。我使用它以及我的数据技能来帮助客户确定他们的目标受众并提出营销策略。

另一个需求量很大的技能是数据收集。我曾与个人和公司合作，收集外部数据以帮助他们完成研究或模型构建任务。

我作为一名自由技术作家已经有一段时间了。我为出版物撰写数据科学教程和技巧——一次性或合同制。我还被要求为该行业的初学者举办数据科学培训研讨会和在线课程。

根据您的技能组合，您还可以执行许多其他任务。您可以帮助组织部署和监控他们的机器学习模型。您可以咨询公司并根据您分析的数据向他们提供建议。如果您是数据可视化方面的专家，您可以根据可用数据为客户创建交互式仪表板。

如何找到一份自由演出

当人们第一次想到成为自由职业者时，他们的想法会跳到像 Fiverr 和 Upwork 这样的平台。

然而，仅仅在这些网站上注册并发送工作建议并不足以让你获得很多工作机会。这些平台已经高度饱和。为了引起他们的注意，您需要先找到一些工作来建立您的投资组合。

我建议首先在这些平台之外创建一个投资组合。大多数雇主通过 LinkedIn 或电子邮件联系我。

我的大部分自由职业都是通过我的博客找到的。在像 Medium 这样的平台上持续写作后，我已经被出版物联系成为一名技术作家。

我曾经创建了一个聚类模型并在 Medium 上创建了一个教程，之后我被一个想要为他的组织构建类似模型的人雇用。

由于我的网络，我也找到了一些工作。大学朋友和同事过去曾推荐我找工作。

人们更愿意在有信任的情况下雇用。与你刚刚在 Upwork 上向其发送提案的人相比，你更有可能从那些被他们的同事确信你的能力的人那里得到一份工作。

如果你成为一名全职自由职业者，一个缺点是你最终会失去这个网络。您不再有同事或经理推荐您担任角色。因此，我建议加入当地的数据科学活动或在线社区，在那里你可以与同一行业的其他专家互动。

附加提示

完成自由职业任务后，请务必向您的客户征求建议。推荐证明您的工作令人满意，并且会让未来的客户对您的交付物充满信心。这会增加您再次被录用的机会。

像 Upwork 和 Fiverr 这样的平台通常会在每个类别的首页展示他们评分最高的自由职业者。如果您在这些平台上工作，推荐将增加您被曝光的机会。这使您更有可能再次被聘用担任类似职位。

此外，请确保始终为您的客户提供高质量的工作。我的许多兼职安排都是一次性完成的，因为客户喜欢工作质量，所以他们决定继续与我合作。

如果您始终如一地按时交付成果并满足客户的期望，他们也会考虑雇用您来完成未来的任务，而不是联系其他候选人。

这就是本文的全部内容！我希望它对您有所帮助，并祝您在数据科学之旅中好运。