Come guadagno $ 3,500 online ogni mese con Data Science

Ripubblicato da Platone

Seguaci: 0

Come guadagno $ 3,500 online ogni mese con la scienza dei dati
Foto di Vlada Karpovich

Ho iniziato a insegnare da solo la scienza dei dati nel gennaio 2020. A quel tempo, il mio unico obiettivo era ottenere un lavoro a tempo pieno sul campo.

Tuttavia, sebbene i data scientist siano pagati molto bene, ci vuole molto tempo per scalare la scala aziendale e creare ricchezza con un lavoro dalle 9 alle 5.

Per questo motivo, ho iniziato a cercare modi diversi per applicare le mie competenze di scienza dei dati al di fuori del mio lavoro aziendale. Poiché il mio ruolo a tempo pieno è flessibile e mi consente di lavorare da remoto, ho circa 3 o 4 ore di tempo libero ogni giorno che utilizzo per generare un reddito secondario.

Ora ho creato con successo più flussi di entrate al di fuori del mio lavoro a tempo pieno che mi forniscono circa $ 3,000- $ 3,500 ogni mese.

Molti di questi flussi di reddito sono passivi, il che significa che guadagno senza dover investire attivamente il mio tempo e i miei sforzi in essi.

In questo articolo, ti mostrerò come ho fatto. Se sei un data scientist o aspiri a diventarlo, puoi utilizzare alcune di queste idee per monetizzare le tue competenze.

Guadagno una parte significativa del mio reddito scrivendo online. Ciò include la creazione di tutorial, suggerimenti e consigli sulla scienza dei dati. Ho iniziato a scrivere sul blog su Medium a maggio 2020.

Dopo aver creato un pubblico sulla piattaforma, sono stato contattato dai datori di lavoro per scrivere articoli freelance per i loro marchi. Negli ultimi due anni, ho creato una varietà di post di blog, tutorial, white paper e contenuti SEO per sei diverse aziende.

Da asporto:

a) Basta iniziare a scrivere

Non devi essere un esperto in materia per iniziare a condividere ciò che sai. In effetti, secondo Rachel Thomas, co-fondatrice di Fast.AI, sei nella posizione migliore per aiutare qualcuno che si trova un passo dietro di te.

Ciò significa che se hai appena appreso un concetto, è ancora fresco nella tua mente. Puoi facilmente semplificarlo e spiegarlo a un altro principiante nel campo - e saresti in grado di farlo meglio di un esperto che ha dimenticato com'era essere un principiante.

b) Commercializza te stesso

Per crescere come creatore di contenuti, devi commercializzarti. Crea un profilo LinkedIn accattivante e condividi i tuoi articoli sulla piattaforma. Pubblica regolarmente, unisciti a gruppi di scienza dei dati e connettiti con altri professionisti del settore.

Aumentare i tuoi contatti nel mondo dei dati aumenterà le visualizzazioni del tuo blog e migliorerà le tue possibilità di ottenere un lavoro di scrittura a pagamento.

Quando insegnavo scienza dei dati, ho seguito molti corsi online su Udemy, Coursera e Datacamp. Consiglierei questi corsi a colleghi e colleghi che volevano il mio consiglio su come diventare un data scientist.

Dopo un po', mi sono reso conto che avrei potuto essere pagato per condividere il mio percorso di apprendimento con gli altri. Il marketing di affiliazione consente agli editori di condividere corsi con altre persone utilizzando un link di affiliazione. Se qualcuno acquista il programma utilizzando il proprio link, l'editore riceve una piccola commissione.

Da asporto:

Fatti pagare per cose che già fai

Anche prima di includere link di affiliazione nei miei contenuti, condividevo materiale didattico in quasi tutti i post che ho scritto sul blog. L'unica differenza è che ora vengo pagato per farlo. Infatti, secondo un sondaggio di Affise, oltre il 25% degli affiliati guadagna tra $ 81,000 e $ 200,000 all'anno.

Mentre guadagno solo una frazione di questo dal marketing di affiliazione (circa $ 100- $ 200 al mese ogni volta che pubblico), è un enorme fattore di guadagno per molti blogger ed è sicuramente qualcosa che dovresti considerare di aggiungere ai tuoi contenuti.

Tuttavia, ricorda di essere etico e di promuovere solo i prodotti che hai consumato e di cui hai beneficiato. Devi anche essere trasparente e divulgare chiaramente l'uso dei link di affiliazione ai lettori.

Questo potrebbe sembrare un modo non convenzionale per fare soldi come data scientist, ma ascoltami.

Il mio primo lavoro di data science a tempo pieno è stato nel campo dell'analisi di marketing. In questo ruolo, ho imparato ad applicare le tecniche di data science per creare strategie personalizzate di targeting dei clienti e promuovere il successo del marketing.

Ho scritto un articolo sull'applicazione delle tecniche di data science nel campo del marketing, che ha attirato l'attenzione di un datore di lavoro che stava cercando di assumere un libero professionista con le stesse competenze che possedevo io. Mi ha contattato su LinkedIn e ora sto lavorando con l'azienda su base contrattuale.

Da asporto:

a) Seleziona una nicchia

Dato che lavoro da tempo nel campo dell'analisi di marketing, conosco alcune delle maggiori sfide affrontate nel settore. So anche come usare i dati per risolverli.

Questa è la mia nicchia. È difficile trovare qualcuno con la stessa combinazione di competenze che ho io, il che mi ha reso un forte contendente per questo lavoro freelance.

Se sei un aspirante data scientist, ti suggerisco di selezionare un'area di specializzazione all'inizio. Può trattarsi di finanza, marketing, assistenza sanitaria, assicurazioni o qualsiasi altra cosa ti piaccia fare.

Il valore dei data scientist risiede nella loro capacità di risolvere i problemi. Se riesci a farlo in un settore specifico, hai un vantaggio competitivo rispetto ad altri data scientist.

Posso affermare con sicurezza che il lavoro che ho ottenuto non sarebbe stato adatto a qualcuno senza esperienza nel dominio, anche se avesse un master o un dottorato di ricerca. nella scienza dei dati.

b) Costruire una presenza online

Ho ottenuto questo ruolo solo perché il datore di lavoro ha trovato il mio profilo Medium navigando sulla piattaforma. Ho lavorato con altri data scientist di marketing, molti dei quali sono più esperti e conoscono il campo meglio di me.

Indipendentemente da ciò, ho ottenuto il lavoro perché il datore di lavoro mi ha trovato per primo, grazie ai miei post sul blog e alla presenza sui social media.

Se non hai il tempo di scrivere articoli sul tuo lavoro, ti suggerisco di creare almeno un sito web di portfolio che contenga un riepilogo delle tue competenze. Includere un collegamento al sito su LinkedIn e altre piattaforme di social media in modo che i potenziali datori di lavoro possano trovarti facilmente quando assumono per posizioni aperte.

Se non ne hai già uno, leggi questa guida per suggerimenti su come creare un sito web portfolio.

Ho condotto seminari su argomenti come la raccolta e l'analisi dei dati per insegnare agli studenti non tecnici a lavorare con i dati. Ciò ha comportato ore di preparazione, poiché dovevo familiarizzare con ogni concetto che stavo insegnando e assicurarmi di non commettere errori.

La parte migliore di diventare un istruttore è stata che l'insegnamento ha consolidato la mia comprensione della materia e migliorato notevolmente la mia capacità di scomporre concetti complessi per i principianti sul campo.

Da asporto:

Insegna ciò che sai

Ho iniziato a studiare la scienza dei dati circa due o tre anni fa e non sono quasi un esperto nel campo. Tuttavia, ho imparato molto durante questo periodo e posso insegnarlo a un gruppo di persone che trarranno beneficio dall'apprendimento del mio set di abilità.

Ad esempio, come qualcuno che ha lavorato nei campi della scienza dei dati e del marketing, sono ben posizionato per insegnare le competenze di alfabetizzazione dei dati ai professionisti del marketing. Posso anche insegnare ai data scientist l'analisi del marketing in modo che possano acquisire conoscenze di dominio e potenzialmente ottenere un lavoro nel settore.

Anche se sei un aspirante data scientist in fase di apprendimento, puoi guadagnare un reddito secondario condividendo ciò che sai con gli altri. Spesso funziona meglio quando combini un insieme unico di abilità che non molte persone hanno.

Ad esempio, un corso "Introduzione a Python" potrebbe non suscitare l'interesse degli studenti poiché programmi simili sono abbondanti su Internet. Tuttavia, un corso "Introduzione a Python per la finanza" è più specializzato e probabilmente attirerà un gruppo di spettatori interessati a prevedere il mercato azionario.

YouTube, Udemy, Pluralsight e Thinkific sono alcune piattaforme che puoi utilizzare per creare e condividere corsi online.

Inoltre, ho lavorato su attività di data science freelance come la raccolta di dati, la creazione di modelli e la creazione di dashboard per i clienti. Mentre la maggior parte dei liberi professionisti giura su piattaforme come Upwork e Fiverr, ho ottenuto la maggior parte delle mie opportunità di lavoro da Medium, LinkedIn e dal mio sito web.

Ecco alcuni articoli che mi hanno fatto ottenere concerti freelance:

Segmentazione dei clienti con Python: ho finito per creare un modello di clustering K-Means per il cliente e ho presentato i miei risultati in una presentazione.
Come raccogliere i dati di Twitter con Python: ho guidato il cliente a raccogliere i dati di Twitter utilizzando un'API Python.
Un progetto completo di analisi dei dati con Python: ho eseguito un'analisi competitiva simile per il prodotto del cliente.

Da asporto:

Costruisci progetti: Quando un datore di lavoro sta cercando di assumere un libero professionista, spesso setacciano Internet per trovare persone che lavorano su progetti simili. Costruire progetti e pubblicarli frequentemente aumenterà le probabilità di farsi notare e ottenere un lavoro.

Indipendentemente da dove ti trovi nel tuo viaggio nella scienza dei dati, puoi iniziare a creare più flussi di entrate online oggi stesso.

Inizia scrivendo online e insegnando quello che sai. Questo può essere fatto su piattaforme di pubblicazione come Medium. Puoi persino creare il tuo sito blog utilizzando servizi di sviluppo web come Wix e WordPress.

Quindi, scegli un'area di specializzazione all'interno della scienza dei dati. Suggerisco di ottenere un lavoro a tempo pieno sul campo, poiché questo ti fornirà un'esperienza specifica del settore che non può essere appresa altrove.

Infine, usa la tua esperienza nel dominio e le tue capacità di scienza dei dati per espanderti nel freelance e nella creazione di corsi. Puoi anche offrire sessioni di consulenza e condurre seminari di scienza dei dati nella tua zona.