Wie ich mit Data Science jeden Monat 3,500 $ online verdiene

Photo by Wlada Karpowitsch
 

Ich habe im Januar 2020 angefangen, mir Data Science selbst beizubringen. Damals war mein einziges Ziel, einen Vollzeitjob in diesem Bereich zu bekommen.

Doch obwohl Data Scientists sehr gut bezahlt werden, dauert es lange, die Karriereleiter zu erklimmen und mit einem 9-5-Job Vermögen aufzubauen.

Aus diesem Grund suchte ich nach verschiedenen Möglichkeiten, meine Data-Science-Fähigkeiten außerhalb meiner Arbeit im Unternehmen anzuwenden. Da meine Vollzeitstelle flexibel ist und es mir ermöglicht, remote zu arbeiten, habe ich jeden Tag etwa 3 bis 4 Stunden Freizeit, die ich nutze, um einen Nebenverdienst zu generieren.

Ich habe jetzt erfolgreich mehrere Einnahmequellen außerhalb meines Vollzeitjobs aufgebaut, die mir jeden Monat etwa 3,000 bis 3,500 US-Dollar einbringen.

Viele dieser Einkommensströme sind passiv, was bedeutet, dass ich verdiene, ohne meine Zeit und Mühe aktiv in sie investieren zu müssen.

In diesem Artikel zeige ich dir, wie ich es gemacht habe. Wenn Sie ein Data Scientist sind oder einer werden möchten, können Sie einige dieser Ideen nutzen, um Ihre Fähigkeiten zu monetarisieren.

Ich verdiene einen erheblichen Teil meines Einkommens mit dem Schreiben im Internet. Dazu gehört das Erstellen von Data-Science-Tutorials, Tipps und Ratschlägen. Ich habe im Mai 2020 angefangen, auf Medium zu bloggen.

Nachdem ich ein Publikum auf der Plattform aufgebaut hatte, wurde ich von Arbeitgebern angesprochen, um freiberufliche Artikel für ihre Marken zu schreiben. In den letzten zwei Jahren habe ich eine Vielzahl von Blogbeiträgen, Tutorials, Whitepapers und SEO-Inhalten für sechs verschiedene Unternehmen erstellt.

Take Away:

a) Fangen Sie einfach an zu schreiben

Sie müssen kein Fachexperte sein, um Ihr Wissen zu teilen. Tatsächlich sind Sie laut Rachel Thomas, der Mitbegründerin von Fast.AI, am besten in der Lage, jemandem zu helfen, der einen Schritt hinter Ihnen ist.

Das bedeutet, dass Sie ein Konzept, das Sie gerade gelernt haben, noch frisch in Erinnerung haben. Das können Sie leicht vereinfachen und einem anderen Anfänger auf diesem Gebiet erklären – und könnten das besser als ein Experte, der vergessen hat, wie es ist, ein Anfänger zu sein.

b) Sich selbst vermarkten

Um als Ersteller von Inhalten zu wachsen, müssen Sie sich selbst vermarkten. Erstellen Sie ein überzeugendes LinkedIn-Profil und teilen Sie Ihre Artikel auf der Plattform. Posten Sie regelmäßig, treten Sie Data-Science-Gruppen bei und vernetzen Sie sich mit anderen Fachleuten auf diesem Gebiet.

Wenn Sie Ihre Kontakte in der Datenwelt erweitern, erhöhen sich Ihre Blog-Aufrufe und Ihre Chancen auf einen bezahlten Job als Autor.

Als ich mir Data Science beibrachte, nahm ich an vielen Online-Kursen auf Udemy, Coursera und Datacamp teil. Ich würde diese Kurse Kollegen und Kollegen empfehlen, die meinen Rat wünschen, wie man Data Scientist wird.

Nach einer Weile wurde mir klar, dass ich dafür bezahlt werden könnte, meinen Lernweg mit anderen zu teilen. Affiliate-Marketing ermöglicht es Publishern, Kurse mit anderen Personen über einen Affiliate-Link zu teilen. Wenn jemand das Programm über seinen Link kauft, erhält der Publisher eine kleine Provision.

Take Away:

Lassen Sie sich für Dinge bezahlen, die Sie bereits tun

Noch bevor ich Affiliate-Links in meine Inhalte einfügte, teilte ich Lernmaterial in fast jedem Blog-Beitrag, den ich schrieb. Der einzige Unterschied ist, dass ich jetzt dafür bezahlt werde. Tatsächlich verdienen laut einer Umfrage von Affise über 25 % der Affiliates zwischen 81,000 und 200,000 US-Dollar pro Jahr.

Während ich nur einen Bruchteil davon mit Affiliate-Marketing verdiene (etwa 100 bis 200 US-Dollar pro Monat bei jeder Veröffentlichung), ist es für viele Blogger ein enormer Umsatztreiber und es ist definitiv etwas, das Sie in Betracht ziehen sollten, Ihren Inhalten hinzuzufügen.

Denken Sie jedoch daran, ethisch zu handeln und nur Produkte zu bewerben, die Sie konsumiert und von denen Sie profitiert haben. Sie müssen auch transparent sein und die Verwendung von Affiliate-Links den Lesern klar offenlegen.

Das mag wie eine unkonventionelle Art klingen, als Datenwissenschaftler Geld zu verdienen, aber hör mir zu.

Mein erster Fulltime-Data-Science-Job war im Bereich Marketing Analytics. In dieser Rolle habe ich gelernt, datenwissenschaftliche Techniken anzuwenden, um personalisierte Strategien zur Kundenansprache zu entwickeln und den Marketingerfolg zu steigern.

Ich habe einen Artikel über die Anwendung von Data-Science-Techniken im Bereich Marketing geschrieben, der die Aufmerksamkeit eines Arbeitgebers erregte, der einen Freiberufler mit den gleichen Fähigkeiten wie ich einstellen wollte. Er hat mich über LinkedIn kontaktiert, und ich arbeite jetzt auf Vertragsbasis mit dem Unternehmen zusammen.

Take Away:

a) Wählen Sie eine Nische aus

Da ich schon länger im Bereich Marketing Analytics tätig bin, kenne ich einige der größten Herausforderungen der Branche. Ich weiß auch, wie man Daten verwendet, um sie zu lösen.

Das ist meine Nische. Es ist schwierig, jemanden mit der gleichen Kombination von Fähigkeiten wie ich zu finden, was mich zu einem starken Kandidaten für diesen freiberuflichen Job gemacht hat.

Wenn Sie ein aufstrebender Data Scientist sind, schlage ich vor, sich zu Beginn für ein Spezialgebiet zu entscheiden. Dies können Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen, Versicherungen oder alles andere sein, was Sie gerne tun.

Der Wert von Data Scientists liegt in ihrer Fähigkeit, Probleme zu lösen. Wenn Sie dies in einer bestimmten Branche können, haben Sie einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Data Scientists.

Ich kann mit Zuversicht sagen, dass der Job, den ich bekommen habe, nicht für jemanden ohne Domänenerfahrung geeignet gewesen wäre, selbst wenn er einen Master-Abschluss oder einen Doktortitel hatte. in der Datenwissenschaft.

b) Bauen Sie eine Online-Präsenz auf

Ich habe diese Rolle nur bekommen, weil der Arbeitgeber beim Surfen auf der Plattform mein Medium-Profil gefunden hat. Ich habe mit anderen Marketing Data Scientists zusammengearbeitet, von denen viele erfahrener sind und sich auf dem Gebiet besser auskennen als ich.

Trotzdem habe ich den Job bekommen, weil der Arbeitgeber mich zuerst gefunden hat – dank meiner Blog-Beiträge und meiner Präsenz in den sozialen Medien.

Wenn Sie keine Zeit haben, Artikel über Ihre Arbeit zu schreiben, schlage ich vor, dass Sie zumindest eine Portfolio-Website erstellen, die eine Zusammenfassung Ihrer Fähigkeiten enthält. Fügen Sie einen Link zur Website auf LinkedIn und anderen Social-Media-Plattformen hinzu, damit potenzielle Arbeitgeber Sie bei der Einstellung für offene Stellen leicht finden können.

Wenn Sie noch keine haben, lesen Sie diese Anleitung für Tipps zum Erstellen einer Portfolio-Website.

Ich habe Workshops zu Themen wie Datenerfassung und Analytik durchgeführt, um nicht-technischen Studenten beizubringen, mit Daten zu arbeiten. Dies erforderte Stunden der Vorbereitung, da ich mich mit jedem Konzept, das ich unterrichtete, vertraut machen und sicherstellen musste, dass ich keine Fehler machte.

Das Beste daran, Ausbilder zu werden, war, dass das Unterrichten mein Verständnis des Fachs festigte und meine Fähigkeit, komplexe Konzepte für Anfänger auf dem Gebiet aufzuschlüsseln, dramatisch verbesserte.

Take Away:

Lehren Sie, was Sie wissen

Ich habe vor etwa zwei bis drei Jahren angefangen, Data Science zu lernen und bin kein Experte auf dem Gebiet. Ich habe jedoch in dieser Zeit viel gelernt und kann es einer Gruppe von Menschen beibringen, die vom Erlernen meiner Fähigkeiten profitieren werden.

Als jemand, der in den Bereichen Data Science und Marketing gearbeitet hat, bin ich beispielsweise gut positioniert, um Marketern Data Literacy-Fähigkeiten beizubringen. Ich kann Datenwissenschaftlern auch Marketinganalysen beibringen, damit sie Domänenkenntnisse erwerben und möglicherweise einen Job in der Branche bekommen.

Selbst wenn Sie ein aufstrebender Datenwissenschaftler sind, der sich in der Lernphase befindet, können Sie ein Nebeneinkommen verdienen, indem Sie Ihr Wissen mit anderen teilen. Oft funktioniert dies am besten, wenn Sie einzigartige Fähigkeiten kombinieren, die nicht viele Menschen haben.

Beispielsweise weckt ein Kurs „Einführung in Python“ möglicherweise nicht das Interesse der Schüler, da ähnliche Programme im Internet reichlich vorhanden sind. Ein Kurs „Einführung in Python für Finanzen“ ist jedoch spezialisierter und wird wahrscheinlich eine Gruppe von Zuschauern anziehen, die daran interessiert sind, den Aktienmarkt vorherzusagen.

YouTube, Udemy, Pluralsight und Thinkific sind einige Plattformen, die Sie zum Erstellen und Teilen von Online-Kursen verwenden können.

Darüber hinaus habe ich an freiberuflichen datenwissenschaftlichen Aufgaben wie Datenerfassung, Modellerstellung und Dashboard-Erstellung für Kunden gearbeitet. Während die meisten Freiberufler auf Plattformen wie Upwork und Fiverr schwören, habe ich die meisten meiner Stellenangebote von Medium, LinkedIn und meiner Website erhalten.

Hier sind einige Artikel, die mir freiberufliche Auftritte eingebracht haben:

Kundensegmentierung mit Python: Am Ende habe ich ein K-Means-Clustering-Modell für den Kunden erstellt und meine Ergebnisse in einer Präsentation präsentiert.
So sammeln Sie Twitter-Daten mit Python: Ich habe den Client angeleitet, Twitter-Daten mit einer Python-API zu sammeln.
Ein komplettes Datenanalyse-Projekt mit Python: Ich habe eine ähnliche Wettbewerbsanalyse für das Produkt des Kunden durchgeführt.

Take Away:

Projekte bauen: Wenn ein Arbeitgeber einen Freelancer einstellen möchte, durchforstet er oft das Internet, um Leute zu finden, die an ähnlichen Projekten arbeiten. Projekte zu erstellen und häufig darüber zu posten, erhöht Ihre Chancen, wahrgenommen zu werden und einen Job zu bekommen.

Unabhängig davon, wo Sie sich auf Ihrer Data-Science-Reise befinden, können Sie heute mit dem Aufbau mehrerer Online-Einkommensströme beginnen.

Beginnen Sie damit, online zu schreiben und zu lehren, was Sie wissen. Dies kann auf Veröffentlichungsplattformen wie Medium erfolgen. Sie können sogar Ihre eigene Blog-Site mit Webentwicklungsdiensten wie Wix und WordPress erstellen.

Wählen Sie dann einen Spezialisierungsbereich innerhalb der Datenwissenschaft. Ich schlage vor, einen Vollzeitjob in diesem Bereich zu suchen, da Sie dadurch branchenspezifische Erfahrungen sammeln können, die Sie anderswo nicht lernen können.

Nutzen Sie schließlich Ihre Domänenerfahrung und Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten, um sich in die Freiberuflichkeit und Kurserstellung zu verzweigen. Sie können auch Beratungsgespräche anbieten und Data-Science-Workshops in Ihrer Nähe durchführen.

„Das Geheimnis des Fortschritts ist der Anfang.“ – Mark Twain

 
 
Natascha Selvaraj ist ein autodidaktischer Datenwissenschaftler mit einer Leidenschaft für das Schreiben. Du kannst dich mit ihr verbinden LinkedIn.

 
Original. Mit Genehmigung erneut veröffentlicht.
 

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• Quelle: 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