Veri Bilimi ile Çevrimiçi Her Ay Nasıl 3,500 Dolar Kazanırım

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Veri Bilimi ile Her Ay Çevrimiçi Olarak Nasıl 3,500 Dolar Kazanıyorum?
Fotoğraf Vlada Karpoviç

Ocak 2020'de kendime veri bilimi öğretmeye başladım. O zamanlar tek hedefim sahada tam zamanlı bir iş bulmaktı.

Bununla birlikte, veri bilimcilerine çok iyi ödeme yapılmasına rağmen, kurumsal merdiveni tırmanmak ve 9-5'lik bir işle zenginlik oluşturmak uzun zaman alıyor.

Bu nedenle, veri bilimi becerilerimi kurumsal işimin dışında uygulamak için farklı yollar aramaya başladım. Tam zamanlı rolüm esnek olduğundan ve uzaktan çalışmama izin verdiğinden, ek gelir elde etmek için her gün yaklaşık 3 ila 4 saat boş zamanım oluyor.

Artık tam zamanlı işimin dışında, bana her ay yaklaşık 3,000-3,500 ABD Doları sağlayan birden fazla gelir akışını başarıyla oluşturdum.

Bu gelir akışlarının çoğu pasiftir, yani zamanımı ve çabamı bunlara aktif olarak yatırmak zorunda kalmadan kazanırım.

Bu yazıda size bunu nasıl yaptığımı göstereceğim. Bir veri bilimcisiyseniz veya olmayı arzuluyorsanız, becerilerinizden para kazanmak için bu fikirlerden bazılarını kullanabilirsiniz.

Gelirimin önemli bir kısmını internet üzerinden yazarak kazanıyorum. Bu, veri bilimi öğreticileri, ipuçları ve tavsiyeler oluşturmayı içerir. Mayıs 2020'de Medium'da blog yazmaya başladım.

Platformda bir izleyici kitlesi oluşturduktan sonra, işverenler markaları için serbest makaleler yazmam için bana başvurdu. Son iki yılda, altı farklı şirket için çeşitli blog gönderileri, öğreticiler, teknik incelemeler ve SEO içeriği oluşturdum.

Paketler:

a) Hemen Yazmaya Başlayın

Bildiklerinizi paylaşmaya başlamak için konunun uzmanı olmanıza gerek yok. Aslında, Fast.AI'nin kurucu ortağı Rachel Thomas'a göre, arkanızda birisine yardım etmek için en iyi konumdasınız.

Bu, bir kavramı yeni öğrendiyseniz, zihninizde hala taze olduğu anlamına gelir. Bunu kolayca basitleştirebilir ve bu alanda yeni başlayan birine açıklayabilirsiniz - ve bunu acemi olmanın nasıl bir şey olduğunu unutmuş bir uzmandan daha iyi yapabilirsiniz.

b) Kendinizi Pazarlayın

Bir içerik oluşturucu olarak büyümek için kendinizi pazarlamanız gerekir. Etkileyici bir LinkedIn profili oluşturun ve makalelerinizi platformda paylaşın. Düzenli olarak gönderi paylaşın, veri bilimi gruplarına katılın ve alandaki diğer profesyonellerle bağlantı kurun.

Veri dünyasındaki kişilerinizi artırmak, blog görüntülemelerinizi artıracak ve ücretli bir yazma işine girme şansınızı artıracaktır.

Kendime veri bilimi öğretirken Udemy, Coursera ve Datacamp'ta birçok çevrimiçi kurs aldım. Bu kursları, nasıl veri bilimcisi olunacağına dair tavsiyemi isteyen iş arkadaşlarıma ve meslektaşlarıma tavsiye ederim.

Bir süre sonra, öğrenme yolumu başkalarıyla paylaştığım için para alabileceğimi fark ettim. Bağlı kuruluş pazarlaması, yayıncıların bir bağlı kuruluş bağlantısı kullanarak kursları diğer kişilerle paylaşmasına olanak tanır. Birisi programı bağlantısını kullanarak satın alırsa, yayıncı küçük bir komisyon alır.

Paketler:

Halihazırda Yaptığınız Şeyler İçin Para Alın

İçeriğime bağlı kuruluş bağlantıları eklemeden önce bile, yazdığım hemen hemen her blog gönderisinde öğrenme materyallerini paylaşırdım. Tek fark, şimdi bunu yaptığım için para alıyor olmam. Aslında, Affise tarafından yapılan bir ankete göre, bağlı kuruluşların %25'inden fazlası yılda 81,000 ila 200,000 ABD Doları arasında kazanıyor.

Bağlı kuruluş pazarlamasından bunun yalnızca bir kısmını kazansam da (her yayınladığımda ayda yaklaşık 100-200 dolar), bu birçok blogcu için büyük bir gelir kaynağı ve kesinlikle içeriğinize eklemeyi düşünmeniz gereken bir şey.

Ancak, etik olmayı unutmayın ve yalnızca tükettiğiniz ve faydasını gördüğünüz ürünleri tanıtın. Ayrıca şeffaf olmalı ve bağlı kuruluş bağlantılarının kullanımını okuyuculara açık bir şekilde ifşa etmelisiniz.

Bu, bir veri bilimcisi olarak para kazanmanın alışılmadık bir yolu gibi gelebilir, ama beni dinleyin.

İlk tam zamanlı veri bilimi işim, pazarlama analitiği alanındaydı. Bu görevde, kişiselleştirilmiş müşteri hedefleme stratejileri oluşturmak ve pazarlama başarısını artırmak için veri bilimi tekniklerini uygulamayı öğrendim.

Pazarlama alanında veri bilimi tekniklerini uygulamakla ilgili bir makale yazdım ve bu, sahip olduğum aynı becerilere sahip bir serbest çalışanı işe almak isteyen bir işverenin dikkatini çekti. Bana LinkedIn üzerinden ulaştı ve şimdi şirketle sözleşmeli olarak çalışıyorum.

Paketler:

a) Bir Niş Seçin

Bir süredir pazarlama analitiği alanında çalıştığım için sektörde karşılaşılan en büyük zorluklardan bazılarına aşinayım. Bunları çözmek için verileri nasıl kullanacağımı da biliyorum.

Bu benim nişim. Benimle aynı beceri kombinasyonuna sahip birini bulmak zor, bu da beni bu serbest meslek için güçlü bir rakip yaptı.

Kalkınan bir veri bilimcisiyseniz, başlarken bir uzmanlık alanı seçmenizi öneririm. Bu finans, pazarlama, sağlık, sigorta veya yapmaktan zevk aldığınız başka herhangi bir şey olabilir.

Veri bilimcilerin değeri, sorunları çözme yeteneklerinde yatmaktadır. Bunu belirli bir sektörde yapabilirseniz, diğer veri bilimcilere göre rekabet avantajınız olur.

Alan tecrübesi olmayan biri için, yüksek lisans veya doktora derecesine sahip olsalar bile, girdiğim işin uygun olmayacağını güvenle söyleyebilirim. veri biliminde.

b) Çevrimiçi Bir Varlık Oluşturun

Bu rolü yalnızca işveren, platformda gezinirken Medium profilimi bulduğu için aldım. Birçoğu benden daha deneyimli ve alanı benden daha iyi bilen diğer pazarlama veri bilimcileriyle çalıştım.

Ne olursa olsun, blog yazılarım ve sosyal medyadaki varlığım sayesinde işi önce işverenim bulduğu için aldım.

İşiniz hakkında makaleler yazacak vaktiniz yoksa, en azından becerilerinizin bir özetini içeren bir portföy web sitesi oluşturmanızı öneririm. Potansiyel işverenlerin açık pozisyonlar için işe alırken sizi kolayca bulabilmesi için LinkedIn ve diğer sosyal medya platformlarındaki siteye bir bağlantı ekleyin.

Henüz bir portföy web siteniz yoksa, bir portföy web sitesinin nasıl oluşturulacağına ilişkin ipuçları için bu kılavuzu okuyun.

Teknik olmayan öğrencilere verilerle çalışmayı öğretmek için veri toplama ve analitik gibi konularda atölye çalışmaları yürüttüm. Öğrettiğim her konsepte aşina olmam ve herhangi bir hata yapmadığımdan emin olmam gerektiğinden, bu saatler süren bir hazırlığı içeriyordu.

Eğitmen olmanın en iyi yanı, öğretmenliğin konuyla ilgili anlayışımı sağlamlaştırması ve karmaşık kavramları bu alanda yeni başlayanlar için ayrıştırma yeteneğimi önemli ölçüde geliştirmesiydi.

Paketler:

Bildiklerini Öğret

Yaklaşık iki ila üç yıl önce veri bilimi öğrenmeye başladım ve bu alanda neredeyse hiç uzman değilim. Ancak bu süre zarfında çok şey öğrendim ve bunu becerilerimi öğrenmekten fayda görecek bir grup insana öğretebilirim.

Örneğin, veri bilimi ve pazarlama alanlarında çalışmış biri olarak, pazarlamacılara veri okuryazarlığı becerileri öğretmek için iyi bir konumdayım. Ayrıca veri bilimcilerine, alan bilgisi kazanabilmeleri ve potansiyel olarak sektörde bir iş bulabilmeleri için pazarlama analitiği hakkında eğitim verebilirim.

Öğrenme aşamasında olan hevesli bir veri bilimcisi olsanız bile, bildiklerinizi başkalarıyla paylaşarak ek gelir elde edebilirsiniz. Çoğu zaman, pek çok insanın sahip olmadığı benzersiz bir dizi beceriyi birleştirdiğinizde bu en iyi sonucu verir.

Örneğin, “Python'a Giriş” dersi, internette çok sayıda benzer program olduğu için öğrencilerin ilgisini çekmeyebilir. Bununla birlikte, "Finans için Python'a Giriş" kursu daha uzmanlaşmıştır ve borsa tahmini yapmakla ilgilenen bir grup izleyiciyi çekmesi muhtemeldir.

YouTube, Udemy, Pluralsight ve Thinkific, çevrimiçi kurslar oluşturmak ve paylaşmak için kullanabileceğiniz bazı platformlardır.

Ek olarak, müşteriler için veri toplama, model oluşturma ve pano oluşturma gibi serbest veri bilimi görevleri üzerinde çalıştım. Çoğu serbest çalışan Upwork ve Fiverr gibi platformlara güvenirken, iş fırsatlarımın çoğunu Medium, LinkedIn ve web sitemden aldım.

İşte bana serbest işler getiren bazı makaleler:

Python ile Müşteri Segmentasyonu: Sonunda müşteri için bir K-Means kümeleme modeli oluşturdum ve sonuçlarımı bir slayt destesinde sundum.
Python ile Twitter Verileri Nasıl Toplanır: Müşteriye bir Python API kullanarak Twitter verilerini toplaması için rehberlik ettim.
Python ile Eksiksiz Bir Veri Analitiği Projesi: Müşterinin ürünü için benzer bir rekabet analizi yaptım.

Paketler:

Projeler Oluşturun: Bir işveren bir serbest çalışanı işe almak istediğinde, genellikle benzer projeler üzerinde çalışan insanları bulmak için İnternet'i araştırır. Projeler oluşturmak ve bunlar hakkında sık sık paylaşım yapmak, fark edilme ve bir işe girme şansınızı artıracaktır.

Veri bilimi yolculuğunuzun neresinde olursanız olun, bugün birden çok çevrimiçi gelir akışı oluşturmaya başlayabilirsiniz.

Çevrimiçi yazarak ve bildiklerinizi öğreterek başlayın. Bu, Medium gibi yayın platformlarında yapılabilir. Wix ve WordPress gibi web geliştirme hizmetlerini kullanarak kendi blog sitenizi bile oluşturabilirsiniz.

Ardından, veri bilimi içinde bir uzmanlık alanı seçin. Bu alanda tam zamanlı bir iş bulmanızı öneririm, çünkü bu size başka bir yerde öğrenemeyeceğiniz sektöre özel bir deneyim sağlayacaktır.

Son olarak, serbest çalışmaya ve kurs oluşturmaya dalmak için alan deneyiminizi ve veri bilimi becerilerinizi kullanın. Ayrıca bölgenizde danışma oturumları sunabilir ve veri bilimi atölyeleri düzenleyebilirsiniz.