Como faço $ 3,500 online todos os meses com ciência de dados

Foto por Vlada Karpovich
 

Comecei a me ensinar ciência de dados em janeiro de 2020. Naquela época, meu único objetivo era conseguir um emprego de tempo integral na área.

No entanto, embora os cientistas de dados sejam muito bem pagos, leva muito tempo para subir na escada corporativa e construir riqueza com um emprego de 9 a 5.

Devido a isso, comecei a procurar maneiras diferentes de aplicar meu conjunto de habilidades em ciência de dados fora do meu trabalho corporativo. Como minha função em tempo integral é flexível e me permite trabalhar remotamente, tenho cerca de 3 a 4 horas de tempo livre todos os dias que uso para gerar uma renda secundária.

Agora, construí com sucesso vários fluxos de receita fora do meu trabalho em tempo integral, que me fornecem aproximadamente US$ 3,000 a US$ 3,500 todos os meses.

Muitos desses fluxos de renda são passivos, o que significa que ganho sem ter que investir ativamente meu tempo e esforço neles.

Neste artigo, vou mostrar como eu fiz isso. Se você é um cientista de dados ou deseja se tornar um, pode usar algumas dessas ideias para monetizar seu conjunto de habilidades.

Eu ganho uma parte significativa da minha renda escrevendo online. Isso inclui a criação de tutoriais, dicas e conselhos sobre ciência de dados. Comecei a blogar no Medium em maio de 2020.

Depois de construir uma audiência na plataforma, fui abordado por empregadores para escrever artigos freelance para suas marcas. Nos últimos dois anos, criei uma variedade de postagens de blog, tutoriais, whitepapers e conteúdo de SEO para seis empresas diferentes.

Delivery:

a) Apenas comece a escrever

Você não precisa ser um especialista no assunto para começar a compartilhar o que sabe. Na verdade, de acordo com Rachel Thomas, cofundadora da Fast.AI, você está em melhor posição para ajudar alguém que está um passo atrás de você.

Isso significa que, se você acabou de aprender um conceito, ele ainda está fresco em sua mente. Você pode facilmente simplificar isso e explicá-lo a outro iniciante na área - e seria capaz de fazer isso melhor do que um especialista que esqueceu como é ser um iniciante.

b) Comercialize-se

Para crescer como criador de conteúdo, você precisa se promover. Crie um perfil atraente no LinkedIn e compartilhe seus artigos na plataforma. Publique regularmente, participe de grupos de ciência de dados e conecte-se com outros profissionais da área.

Aumentar seus contatos no mundo dos dados aumentará as visualizações do seu blog e melhorará suas chances de conseguir um trabalho pago de redação.

Ao me ensinar ciência de dados, fiz muitos cursos online na Udemy, Coursera e Datacamp. Eu recomendaria esses cursos a colegas de trabalho e colegas que quisessem meu conselho sobre como se tornar um cientista de dados.

Depois de um tempo, percebi que poderia ser pago por compartilhar meu caminho de aprendizado com outras pessoas. O marketing de afiliados permite que os editores compartilhem cursos com outras pessoas usando um link de afiliado. Se alguém comprar o programa usando o link, o editor recebe uma pequena comissão.

Delivery:

Seja pago por coisas que você já faz

Mesmo antes de incluir links de afiliados em meu conteúdo, eu compartilhava material de aprendizado em quase todas as postagens de blog que escrevia. A única diferença é que agora sou pago para fazer isso. Na verdade, de acordo com uma pesquisa da Affise, mais de 25% dos afiliados ganham entre US$ 81,000 e US$ 200,000 por ano.

Embora eu ganhe apenas uma fração disso com o marketing de afiliados (cerca de US$ 100 a US$ 200 por mês toda vez que publico), é um grande gerador de receita para muitos blogueiros e é definitivamente algo que você deve considerar adicionar ao seu conteúdo.

No entanto, lembre-se de ser ético e promover apenas produtos que você consumiu e se beneficiou. Você também deve ser transparente e divulgar claramente o uso de links afiliados aos leitores.

Isso pode soar como uma maneira não convencional de ganhar dinheiro como cientista de dados, mas me ouça.

Meu primeiro trabalho em ciência de dados em tempo integral foi na área de análise de marketing. Nessa função, aprendi a aplicar técnicas de ciência de dados para criar estratégias personalizadas de segmentação de clientes e impulsionar o sucesso do marketing.

Escrevi um artigo sobre a aplicação de técnicas de ciência de dados na área de marketing, que chamou a atenção de um empregador que procurava contratar um freelancer com as mesmas habilidades que eu possuía. Ele me procurou no LinkedIn e agora estou trabalhando com a empresa por contrato.

Delivery:

a) Selecione um nicho

Como trabalho na área de análise de marketing há algum tempo, estou familiarizado com alguns dos maiores desafios enfrentados no setor. Também sei como usar os dados para resolvê-los.

Este é o meu nicho. É difícil encontrar alguém com a mesma combinação de habilidades que eu tenho, o que me tornou um forte candidato a este trabalho freelancer.

Se você é um aspirante a cientista de dados, sugiro selecionar uma área de especialização ao começar. Isso pode ser finanças, marketing, saúde, seguros ou qualquer outra coisa que você goste de fazer.

O valor dos cientistas de dados reside em sua capacidade de resolver problemas. Se você puder fazer isso em um setor específico, terá uma vantagem competitiva sobre outros cientistas de dados.

Posso dizer com confiança que o emprego que consegui não seria adequado para alguém sem experiência de domínio, mesmo que tivesse mestrado ou doutorado. em ciência de dados.

b) Construir uma presença online

Consegui essa função apenas porque o empregador encontrou meu perfil Medium enquanto navegava pela plataforma. Trabalhei com outros cientistas de dados de marketing, muitos dos quais são mais experientes e conhecem o campo melhor do que eu.

Independentemente disso, consegui o emprego porque o empregador me encontrou primeiro - graças às minhas postagens no blog e à presença na mídia social.

Se você não tem tempo para escrever artigos sobre seu trabalho, sugiro que, pelo menos, crie um site de portfólio que contenha um resumo de seu conjunto de habilidades. Inclua um link para o site no LinkedIn e outras plataformas de mídia social para que empregadores em potencial possam encontrá-lo facilmente ao contratar para vagas em aberto.

Se você ainda não tem um, leia este guia para obter dicas sobre como criar um site de portfólio.

Realizei workshops sobre tópicos como coleta e análise de dados para ensinar alunos não técnicos a trabalhar com dados. Isso envolveu horas de preparação, pois tive que me familiarizar com cada conceito que estava ensinando e garantir que não cometesse nenhum erro.

A melhor parte de me tornar um instrutor foi que o ensino solidificou minha compreensão do assunto e melhorou drasticamente minha capacidade de quebrar conceitos complexos para iniciantes no campo.

Delivery:

Ensine o que você sabe

Comecei a aprender ciência de dados há cerca de dois ou três anos e dificilmente sou um especialista na área. No entanto, aprendi muito durante esse tempo e posso ensiná-lo a um grupo de pessoas que se beneficiarão ao aprender meu conjunto de habilidades.

Por exemplo, como alguém que trabalhou nas áreas de ciência de dados e marketing, estou bem posicionado para ensinar habilidades de alfabetização de dados para profissionais de marketing. Também posso ensinar cientistas de dados sobre análise de marketing para que possam obter conhecimento de domínio e potencialmente conseguir um emprego no setor.

Mesmo se você for um aspirante a cientista de dados que está no estágio de aprendizado, pode ganhar uma renda extra compartilhando o que sabe com outras pessoas. Muitas vezes, isso funciona melhor quando você combina um conjunto único de habilidades que poucas pessoas possuem.

Por exemplo, um curso de “Introdução ao Python” pode não despertar o interesse dos alunos, já que programas semelhantes são abundantes na Internet. No entanto, um curso de “Introdução ao Python para Finanças” é mais especializado e provavelmente atrairá um grupo de espectadores interessados ​​em prever o mercado de ações.

YouTube, Udemy, Pluralsight e Thinkific são algumas plataformas que você pode usar para criar e compartilhar cursos online.

Além disso, trabalhei em tarefas freelance de ciência de dados, como coleta de dados, construção de modelos e criação de painéis para clientes. Enquanto a maioria dos freelancers confia em plataformas como Upwork e Fiverr, consegui a maioria das minhas oportunidades de trabalho no Medium, LinkedIn e no meu site.

Aqui estão alguns artigos que me renderam trabalhos freelance:

Segmentação de clientes com Python: acabei construindo um modelo de agrupamento K-Means para o cliente e apresentei meus resultados em uma apresentação de slides.
Como coletar dados do Twitter com Python: orientei o cliente a coletar dados do Twitter usando uma API Python.
Um projeto completo de análise de dados com Python: realizei uma análise competitiva semelhante para o produto do cliente.

Delivery:

Construir Projetos: Quando um empregador está procurando contratar um freelancer, eles geralmente vasculham a Internet para encontrar pessoas trabalhando em projetos semelhantes. Construir projetos e postar sobre eles com frequência aumentará suas chances de ser notado e conseguir um emprego.

Independentemente de onde você esteja em sua jornada de ciência de dados, você pode começar a construir vários fluxos de renda online hoje.

Comece escrevendo online e ensinando o que você sabe. Isso pode ser feito em plataformas de publicação como o Medium. Você pode até criar seu próprio blog usando serviços de desenvolvimento web como Wix e WordPress.

Em seguida, escolha uma área de especialização dentro da ciência de dados. Sugiro conseguir um emprego em tempo integral na área, pois isso fornecerá a você uma experiência específica do setor que não pode ser aprendida em outro lugar.

Por fim, use sua experiência de domínio e habilidades de ciência de dados para se dedicar ao freelancer e à criação de cursos. Você também pode oferecer sessões de consultoria e conduzir workshops de ciência de dados em sua área.

“O segredo para progredir é começar.” — Mark Twain

 
 
Natasha Selvaraj é um cientista de dados autodidata com paixão por escrever. Você pode se conectar com ela em LinkedIn.

 
Óptimo estado. Original. Republicado com permissão.
 

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• Fonte: 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