কিভাবে আমি প্রতি মাসে ডেটা সায়েন্স দিয়ে অনলাইনে $3,500 উপার্জন করি

দ্বারা ফোটো ভ্লাদা কার্পোভিচ
 

আমি জানুয়ারী 2020 সালে নিজেকে ডেটা সায়েন্স শেখানো শুরু করি। সেই সময়ে, আমার একমাত্র লক্ষ্য ছিল মাঠে একটি পূর্ণ-সময়ের চাকরি করা।

যাইহোক, যদিও ডেটা সায়েন্টিস্টদের খুব ভাল বেতন দেওয়া হয়, কর্পোরেট সিঁড়িতে আরোহণ করতে এবং 9-5 চাকরির মাধ্যমে সম্পদ তৈরি করতে এটি দীর্ঘ সময় নেয়।

এই কারণে, আমি আমার কর্পোরেট চাকরির বাইরে আমার ডেটা বিজ্ঞানের দক্ষতা প্রয়োগ করার বিভিন্ন উপায় খুঁজতে শুরু করি। যেহেতু আমার পূর্ণ-সময়ের ভূমিকা নমনীয় এবং আমাকে দূর থেকে কাজ করার অনুমতি দেয়, তাই আমার কাছে প্রতিদিন প্রায় 3 থেকে 4 ঘন্টা ফ্রি সময় থাকে যা আমি একটি পার্শ্ব আয় তৈরি করতে ব্যবহার করি।

আমি এখন সফলভাবে আমার পূর্ণ-সময়ের চাকরির বাইরে একাধিক রাজস্ব স্ট্রীম তৈরি করেছি যা আমাকে প্রতি মাসে প্রায় $3,000-$3,500 প্রদান করে।

এই আয়ের স্ট্রিমগুলির মধ্যে অনেকগুলি প্যাসিভ, যার মানে হল যে আমি সেগুলিতে আমার সময় এবং প্রচেষ্টা সক্রিয়ভাবে বিনিয়োগ না করেই উপার্জন করি।

এই নিবন্ধে, আমি আপনাকে দেখাব কিভাবে আমি এটা করেছি। আপনি যদি একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হন বা একজন হওয়ার আকাঙ্খা করেন, আপনি আপনার দক্ষতা সেটকে নগদীকরণ করতে এই ধারণাগুলির কিছু ব্যবহার করতে পারেন।

আমি অনলাইনে লেখালেখি থেকে আমার আয়ের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ করি। এর মধ্যে রয়েছে ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়াল, টিপস এবং পরামর্শ তৈরি করা। আমি 2020 সালের মে মাসে মিডিয়ামে ব্লগিং শুরু করি।

প্ল্যাটফর্মে একটি শ্রোতা তৈরি করার পরে, নিয়োগকর্তারা তাদের ব্র্যান্ডের জন্য ফ্রিল্যান্স নিবন্ধ লিখতে আমার সাথে যোগাযোগ করেছেন। গত দুই বছরে, আমি ছয়টি ভিন্ন কোম্পানির জন্য বিভিন্ন ধরনের ব্লগ পোস্ট, টিউটোরিয়াল, হোয়াইটপেপার এবং এসইও বিষয়বস্তু তৈরি করেছি।

takeaways:

ক) শুধু লেখা শুরু করুন

আপনি যা জানেন তা ভাগ করে নেওয়ার জন্য আপনাকে একজন বিষয় বিশেষজ্ঞ হতে হবে না। আসলে, ফাস্ট.এআই-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা র‍্যাচেল থমাসের মতে, কাউকে সাহায্য করার জন্য আপনার অবস্থান সবচেয়ে ভালো।

এর মানে হল যে আপনি যদি সবেমাত্র একটি ধারণা শিখে থাকেন তবে এটি এখনও আপনার মনে তাজা। আপনি সহজেই এটিকে সরলীকরণ করতে পারেন এবং ক্ষেত্রের অন্য একজন শিক্ষানবিসকে এটি ব্যাখ্যা করতে পারেন — এবং এটি একজন বিশেষজ্ঞের চেয়ে ভাল করতে সক্ষম হবেন যিনি ভুলে গেছেন যে একজন শিক্ষানবিস হওয়া কেমন ছিল।

খ) নিজেকে বাজারজাত করুন

কন্টেন্ট ক্রিয়েটর হিসেবে বাড়াতে হলে আপনাকে নিজেকে মার্কেটিং করতে হবে। একটি আকর্ষণীয় লিঙ্কডইন প্রোফাইল তৈরি করুন এবং প্ল্যাটফর্মে আপনার নিবন্ধগুলি ভাগ করুন৷ নিয়মিত পোস্ট করুন, ডেটা সায়েন্স গ্রুপে যোগ দিন এবং ক্ষেত্রের অন্যান্য পেশাদারদের সাথে সংযোগ করুন।

ডেটা জগতে আপনার পরিচিতি বাড়ানোর ফলে আপনার ব্লগের ভিউ বাড়বে এবং পেইড রাইটিং গিগ ল্যান্ড করার আপনার সম্ভাবনা উন্নত হবে।

নিজেকে ডেটা সায়েন্স শেখানোর সময়, আমি Udemy, Coursera এবং Datacamp-এ অনেক অনলাইন কোর্স নিয়েছিলাম। আমি এই কোর্সগুলি সহকর্মী এবং সহকর্মীদের কাছে সুপারিশ করব যারা কীভাবে ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়া যায় সে সম্পর্কে আমার পরামর্শ চেয়েছিলেন।

কিছুক্ষণ পরে, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে অন্যদের সাথে আমার শেখার পথ ভাগ করে নেওয়ার জন্য আমি অর্থ পেতে পারি। অ্যাফিলিয়েট মার্কেটিং প্রকাশকদের একটি অ্যাফিলিয়েট লিঙ্ক ব্যবহার করে অন্য লোকেদের সাথে কোর্স শেয়ার করতে দেয়। যদি কেউ তাদের লিঙ্ক ব্যবহার করে প্রোগ্রামটি ক্রয় করে, তাহলে প্রকাশক একটি ছোট কমিশন পায়।

takeaways:

আপনি ইতিমধ্যে যা করছেন তার জন্য অর্থপ্রদান করুন

এমনকি আমার বিষয়বস্তুর অধিভুক্ত লিঙ্কগুলি অন্তর্ভুক্ত করার আগে, আমি আমার লেখা প্রায় প্রতিটি ব্লগ পোস্টে শেখার উপাদান ভাগ করব। একমাত্র পার্থক্য হল আমি এখন এটি করার জন্য বেতন পাই। প্রকৃতপক্ষে, Affise এর একটি পোল অনুসারে, 25% এরও বেশি অ্যাফিলিয়েট প্রতি বছর $81,000 থেকে $200,000 উপার্জন করে।

যদিও আমি অ্যাফিলিয়েট মার্কেটিং থেকে এর একটি ভগ্নাংশ উপার্জন করি (প্রতিবার যখন আমি প্রকাশ করি তখন প্রতি মাসে প্রায় $100-$200), এটি অনেক ব্লগারদের জন্য একটি বিশাল আয়ের চালক এবং অবশ্যই আপনার বিষয়বস্তুতে যোগ করার বিষয়টি বিবেচনা করা উচিত।

যাইহোক, মনে রাখবেন নৈতিক হতে হবে এবং শুধুমাত্র এমন পণ্যের প্রচার করুন যা আপনি গ্রহণ করেছেন এবং উপকৃত হয়েছেন। আপনাকে অবশ্যই স্বচ্ছ হতে হবে এবং পাঠকদের কাছে অধিভুক্ত লিঙ্কের ব্যবহার স্পষ্টভাবে প্রকাশ করতে হবে।

এটি একটি ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে অর্থ উপার্জনের একটি অপ্রচলিত উপায়ের মতো শোনাতে পারে, তবে আমার কথা শুনুন।

আমার প্রথম পূর্ণ-সময়ের ডেটা বিজ্ঞানের কাজটি ছিল বিপণন বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে। এই ভূমিকায়, আমি ব্যক্তিগতকৃত গ্রাহক টার্গেটিং কৌশল তৈরি করতে এবং বিপণন সাফল্য চালনা করতে ডেটা সায়েন্স কৌশল প্রয়োগ করতে শিখেছি।

আমি বিপণনের ক্ষেত্রে ডেটা সায়েন্স কৌশল প্রয়োগ করার বিষয়ে একটি নিবন্ধ লিখেছিলাম, যা একজন নিয়োগকর্তার দৃষ্টি আকর্ষণ করেছিল যে আমার দক্ষতার একই সেট সহ একজন ফ্রিল্যান্সার নিয়োগ করতে চাইছিল। তিনি LinkedIn-এ আমার সাথে যোগাযোগ করেছেন এবং আমি এখন একটি চুক্তির ভিত্তিতে কোম্পানির সাথে কাজ করছি।

takeaways:

ক) একটি কুলুঙ্গি নির্বাচন করুন

যেহেতু আমি কিছু সময়ের জন্য বিপণন বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে কাজ করেছি, তাই আমি শিল্পের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির সাথে পরিচিত। আমি তাদের সমাধান করতে ডেটা ব্যবহার করতে জানি।

এই আমার কুলুঙ্গি. আমার যে দক্ষতার সমন্বয় আছে এমন কাউকে খুঁজে পাওয়া কঠিন, যা আমাকে এই ফ্রিল্যান্স কাজের জন্য শক্তিশালী প্রতিযোগী করে তুলেছে।

আপনি যদি একজন উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেটা সায়েন্টিস্ট হন, আমি শুরু করার সময় বিশেষায়িত করার একটি ক্ষেত্র নির্বাচন করার পরামর্শ দিই। এটি হতে পারে অর্থ, বিপণন, স্বাস্থ্যসেবা, বীমা, বা অন্য কিছু যা আপনি উপভোগ করেন।

ডেটা বিজ্ঞানীদের মূল্য তাদের সমস্যা সমাধানের ক্ষমতার মধ্যে নিহিত। আপনি যদি একটি নির্দিষ্ট শিল্পে এটি করতে পারেন তবে অন্যান্য ডেটা বিজ্ঞানীদের তুলনায় আপনার একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত রয়েছে।

আমি আত্মবিশ্বাসের সাথে বলতে পারি যে আমি যে চাকরিতে অবতরণ করেছি সেটি ডোমেইন অভিজ্ঞতা ছাড়া কারো জন্য উপযুক্ত হবে না, এমনকি যদি তাদের স্নাতকোত্তর ডিগ্রি বা পিএইচডি থাকে। তথ্য বিজ্ঞানে।

খ) একটি অনলাইন উপস্থিতি তৈরি করুন

আমি এই ভূমিকাটি পেয়েছি শুধুমাত্র কারণ নিয়োগকর্তা প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে ব্রাউজ করার সময় আমার মিডিয়াম প্রোফাইল খুঁজে পেয়েছেন। আমি অন্যান্য বিপণন ডেটা বিজ্ঞানীদের সাথে কাজ করেছি, যাদের মধ্যে অনেকেই বেশি অভিজ্ঞ এবং ক্ষেত্রটি আমার চেয়ে ভাল জানেন৷

যাই হোক না কেন, আমি চাকরি পেয়েছি কারণ নিয়োগকর্তা আমাকে প্রথম খুঁজে পেয়েছেন — আমার ব্লগ পোস্ট এবং সোশ্যাল মিডিয়া উপস্থিতির জন্য ধন্যবাদ।

আপনার কাজ সম্পর্কে নিবন্ধ লেখার সময় না থাকলে, আমি আপনাকে অন্তত একটি পোর্টফোলিও ওয়েবসাইট তৈরি করার পরামর্শ দিচ্ছি যাতে আপনার দক্ষতা সেটের সংক্ষিপ্তসার থাকে। লিঙ্কডইন এবং অন্যান্য সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে সাইটের একটি লিঙ্ক অন্তর্ভুক্ত করুন যাতে সম্ভাব্য নিয়োগকর্তারা খোলা পদে নিয়োগের সময় সহজেই আপনাকে খুঁজে পেতে পারেন।

আপনার যদি ইতিমধ্যে একটি না থাকে তবে কীভাবে একটি পোর্টফোলিও ওয়েবসাইট তৈরি করবেন তার টিপসের জন্য এই নির্দেশিকাটি পড়ুন।

আমি নন-টেকনিক্যাল শিক্ষার্থীদের ডেটা নিয়ে কাজ করতে শেখানোর জন্য ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের মতো বিষয়গুলির উপর কর্মশালা পরিচালনা করেছি। এতে কয়েক ঘণ্টার প্রস্তুতি জড়িত ছিল, যেহেতু আমি শেখাচ্ছিলাম এমন প্রতিটি ধারণার সাথে আমাকে নিজেকে পরিচিত করতে হবে এবং নিশ্চিত করতে হবে যে আমি কোনো ভুল করছি না।

একজন প্রশিক্ষক হয়ে ওঠার বিষয়ে সবচেয়ে ভালো দিকটি ছিল যে শিক্ষাদান বিষয়টি সম্পর্কে আমার বোধগম্যতাকে মজবুত করেছে এবং ক্ষেত্রের নতুনদের কাছে জটিল ধারণাগুলি ভেঙে ফেলার আমার ক্ষমতাকে নাটকীয়ভাবে উন্নত করেছে।

takeaways:

আপনি যা জানেন তা শেখান

আমি প্রায় দুই থেকে তিন বছর আগে ডেটা সায়েন্স শিখতে শুরু করেছি এবং এই ক্ষেত্রে খুব কমই একজন বিশেষজ্ঞ। যাইহোক, আমি এই সময়ে অনেক কিছু শিখেছি এবং এটি এমন একদল লোককে শেখাতে পারি যারা আমার দক্ষতা সেট শিখলে উপকৃত হবে।

উদাহরণস্বরূপ, ডেটা বিজ্ঞান এবং বিপণনের ক্ষেত্রে কাজ করেছেন এমন একজন হিসাবে, আমি বিপণনকারীদের ডেটা সাক্ষরতার দক্ষতা শেখানোর জন্য ভাল অবস্থানে আছি। আমি বিপণন বিশ্লেষণ সম্পর্কে ডেটা বিজ্ঞানীদের শেখাতে পারি যাতে তারা ডোমেন জ্ঞান অর্জন করতে পারে এবং সম্ভাব্যভাবে শিল্পে চাকরি পেতে পারে।

এমনকি আপনি যদি একজন উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেটা সায়েন্টিস্ট হন যিনি শেখার পর্যায়ে আছেন, আপনি যা জানেন তা অন্যদের সাথে শেয়ার করার মাধ্যমে আপনি একটি পার্শ আয় উপার্জন করতে পারেন। প্রায়শই, এটি সবচেয়ে ভাল কাজ করে যখন আপনি একটি অনন্য দক্ষতার সেট একত্রিত করেন যা অনেকের কাছে নেই।

উদাহরণস্বরূপ, একটি "পাইথনের পরিচিতি" কোর্সটি শিক্ষার্থীদের আগ্রহ জাগিয়ে তুলতে পারে না কারণ ইন্টারনেটে অনুরূপ প্রোগ্রামগুলি প্রচুর। যাইহোক, একটি "ফাইন্যান্সের জন্য পাইথনের ভূমিকা" কোর্সটি আরও বিশেষ এবং সম্ভবত এমন একদল দর্শককে আকর্ষণ করবে যারা স্টক মার্কেটের ভবিষ্যদ্বাণী করতে আগ্রহী৷

YouTube, Udemy, Pluralsight এবং Thinkific হল এমন কিছু প্ল্যাটফর্ম যা আপনি অনলাইন কোর্স তৈরি এবং শেয়ার করতে ব্যবহার করতে পারেন।

উপরন্তু, আমি ক্লায়েন্টদের জন্য ডেটা সংগ্রহ, মডেল বিল্ডিং এবং ড্যাশবোর্ড তৈরির মতো ফ্রিল্যান্স ডেটা সায়েন্স টাস্কগুলিতে কাজ করেছি। যদিও বেশিরভাগ ফ্রিল্যান্সাররা Upwork এবং Fiverr-এর মতো প্ল্যাটফর্মের দ্বারা শপথ করে, আমি মিডিয়াম, লিঙ্কডইন এবং আমার ওয়েবসাইট থেকে আমার বেশিরভাগ কাজের সুযোগ পেয়েছি।

এখানে কিছু নিবন্ধ রয়েছে যা আমাকে ফ্রিল্যান্স গিগ দিয়েছে:

পাইথনের সাথে গ্রাহক বিভাজন: আমি ক্লায়েন্টের জন্য একটি কে-মিনস ক্লাস্টারিং মডেল তৈরি করেছি এবং একটি স্লাইড ডেকে আমার ফলাফল উপস্থাপন করেছি।
পাইথনের সাথে টুইটার ডেটা কীভাবে সংগ্রহ করবেন: আমি পাইথন API ব্যবহার করে টুইটার ডেটা সংগ্রহ করতে ক্লায়েন্টকে গাইড করেছি।
পাইথনের সাথে একটি সম্পূর্ণ ডেটা বিশ্লেষণ প্রকল্প: আমি ক্লায়েন্টের পণ্যের জন্য অনুরূপ প্রতিযোগিতামূলক বিশ্লেষণ করেছি।

takeaways:

প্রকল্প নির্মাণ: যখন একজন নিয়োগকর্তা একজন ফ্রিল্যান্সার নিয়োগের জন্য খুঁজছেন, তারা প্রায়শই একই ধরনের প্রকল্পে কাজ করা লোকেদের খুঁজে বের করার জন্য ইন্টারনেট ঘেঁটে। প্রকল্পগুলি তৈরি করা এবং সেগুলি সম্পর্কে ঘন ঘন পোস্ট করা আপনার নজরে পড়ার এবং চাকরিতে অবতরণের সম্ভাবনাকে উন্নত করবে।

আপনার ডেটা সায়েন্স যাত্রায় আপনি যেখানেই থাকুন না কেন, আপনি আজই অনলাইন আয়ের একাধিক স্ট্রীম তৈরি করা শুরু করতে পারেন।

অনলাইনে লিখুন এবং আপনি যা জানেন তা শেখানোর মাধ্যমে শুরু করুন। এটি মিডিয়ামের মতো প্রকাশনা প্ল্যাটফর্মে করা যেতে পারে। আপনি Wix এবং WordPress এর মত ওয়েব ডেভেলপমেন্ট পরিষেবা ব্যবহার করে আপনার নিজস্ব ব্লগ সাইট তৈরি করতে পারেন।

তারপরে, ডেটা সায়েন্সের মধ্যে বিশেষীকরণের একটি ক্ষেত্র বেছে নিন। আমি এই ক্ষেত্রে একটি পূর্ণ-সময়ের চাকরি পাওয়ার পরামর্শ দিই, কারণ এটি আপনাকে শিল্পের নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতা প্রদান করবে যা অন্য কোথাও শেখা যাবে না।

অবশেষে, ফ্রিল্যান্সিং এবং কোর্স তৈরির জন্য আপনার ডোমেন অভিজ্ঞতা এবং ডেটা সায়েন্স দক্ষতা ব্যবহার করুন। আপনি আপনার এলাকায় পরামর্শ সেশন এবং ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কশপ পরিচালনা করতে পারেন।

"এগিয়ে যাওয়ার রহস্য শুরু হচ্ছে।" - মার্ক টোয়েন

 
 
নাতাশা সেলভরাজ লেখার জন্য আবেগ সহ একজন স্ব-শিক্ষিত ডেটা বিজ্ঞানী। আপনি তার সাথে সংযোগ করতে পারেন লিঙ্কডইন.

 
মূল। অনুমতি নিয়ে পোস্ট করা।
 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/2023/01/make-3500-online-every-month-data-science.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-i-make-3500-online-every-month-with-data-science