프리랜서 데이터 과학 사업을 저렴하게 부츠 스트랩합니다

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프리랜서 데이터 과학 사업을 시작하는 것은 흥미롭고 어려울 수 있습니다. 기술에서 비즈니스 측면에 이르기까지 결정된 결정은 충분합니다. 이러한 선택 중 일부와 관련하여 경험할 수있는 불안은 압도적 일 수 있습니다.

이 기사는 틈새 시장을 선택하고 고객을 찾고 비즈니스를 효과적으로 확장하는 데 도움이되는 명확하고 실용적인 가이드를 제공합니다. 방금 시작하든 성장하려고하더라도 성공할 수있는 실행 가능한 단계를 찾을 수 있습니다.

다음 단계는보다 수익성있는 프리랜서 데이터 과학자가되는 방법에 대한 귀중하고 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

1. 틈새 시장 선택

우산 분야로서의 데이터 과학은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 많은 전문화로 구성됩니다.

• 기계 학습
• 인공 지능 (AI)
• 자연어 처리 (또는 NLP)
• 컴퓨터 비전
• 예측 분석
• 데이터 엔지니어링

(그리고 훨씬 더!)

직업의 다양한 측면에 대한 좋은 일반적인 배경 지식을 갖는 것이 중요하기 때문에 (이 경우, 데이터 과학), 하나를 선택하고 핵심 역량을 얻고 숙달을 얻는 데 심도있는 것을 배우면 당신을 차별화시킵니다. 이 초점을 통해 모든 틈새 시장에서 다른 틈새 시장으로 뛰어 다니는 대신 해당 분야의 경쟁을 따라갈 수 있습니다. 장기적인 관심사, 작업을 즐기고 강점에 영향을 미치는 데이터 과학 틈새 시장을 선택하십시오. 그런 다음 숙달하십시오.

2. 데이터 과학에 필요한 기본 도구

모든 비즈니스와 마찬가지로 시작할 때 충족 해야하는 기본 요구 사항이 있습니다. 우리는 그것들을 물리적 및 소프트웨어의 두 가지 범주로 나눈 다음 틈새 별 도구를 나열합니다.

물리적 도구

• 작업용 컴퓨터 (노트북 또는 데스크탑)
• 절대 필수 요소를 포함한 저렴한 사무실 설정 : 책상 및 의자!
• 라우터, mifi 또는 기타 안정적인 인터넷 액세스 매체

소프트웨어 도구

다음은 비즈니스를 시작할 때 지식이 필요한 필수 소프트웨어 도구입니다.

• 프로그래밍 언어 (Python, R, SQL)
• 파이썬 및 R (Pandas, Numpy, Dplyr 및 Tidyr)의 데이터 조작 및 랭킹
• 데이터 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Ggplot2, Power Bi/Tableau)
• 다음과 같은 빅 데이터 도구 : Apache Spark (대규모 데이터 처리), Hadoop (대규모 분산 데이터 세트 저장 및 처리), Databricks (데이터 중심 운영을위한 통합 된 도구 세트가 포함 된 플랫폼)
• Scikit-Learn (클래식 머신 러닝 운영 및 모델 빌딩 용), Tensorflow 또는 Pytorch (딥 러닝 용), 포옹 페이스 모델 (NLP 운영을위한 변압기 및 버트)
• 다음과 같은 버전 제어 도구 : Git 및 Github/Gitlab 다른 전문가와의 협업 및 코드 버전
• 다음과 같은 학습 및 데이터 세트 플랫폼 : Kaggle은 솔루션을 연습하고 구축하는 데 사용되는 무료 데이터 세트와 경쟁사 인 Google Colab을 제공합니다. Google Colab은 머신 학습 운영, Coursera 및 Udacity를위한 무료 GPU/TPU 액세스를 제공하는 호스팅 된 Jupyter 노트북 서비스입니다.

위에서 언급 한 물리적 및 소프트웨어 도구는 데이터 과학 사업에 크게 필요합니다. 선택한 틈새 시장에서 여기에서 생략 될 수있는 더 유용한 도구를 살펴 봐야합니다.

3. 온라인 존재 구축

프리랜서로서 네트워킹 및 온라인 입지를 구축해야 할 필요성은 지나치게 강조 될 수 없습니다. 사람들은 자신이 보는 것에 감동을받으며, 대부분의 잠재 고객은 실생활에서 당신을 알지 못할 것입니다. 온라인 존재는 당신을 연결시키는 다리입니다. 인기있는 말은 다음과 같습니다.보이지 않는 것은 아무것도 중요하지 않습니다.”온라인 존재가없는 프리랜서에게도 마찬가지입니다.

소셜 미디어 플랫폼을 사용하면 자신을 쉽게 내놓고 공예품을 홍보 할 수 있습니다. 동료 전문가와 연결하고 다른 사람들이하는 일을 배우고 업계의 모범 사례에 대해 배우고 결국 잠재 고객에게 도달하는 데 도움이됩니다. 가입 및 활성화를 고려해야 할 온라인 플랫폼 중 일부는 LinkedIn 및 X (Twitter)입니다. 많은 전문가들은 주목할만한 작업을 적극적으로 보여주기 때문에 구인을 받고 다른 사람들은 잠재적 인 고객에게 성공적으로 연락하여 고용됩니다.

4. 고객 찾기

프리랜서 데이터 과학자로서 고객을 찾는 것은 두 가지 주요 채널을 통해 달성 할 수 있습니다. 즉, 프리랜서 전용 온라인 플랫폼에서 서비스가 필요할 수있는 조직에 대한 물리적 봉사 활동, 후자는 더 인기가 있습니다. 아래에 나열된 인기있는 프리랜서 온라인 플랫폼 중 일부는 서비스 대신 고객에게 지불하는 데 사용할 수 있습니다.

이 플랫폼 중 일부를 탐색하고, 친숙해지고, 합의 된 시간 내에 실행할 수있는 직업을 위해 고객에게 연락하십시오.

5. 추가 고려 사항

프리랜서 여행의 초기 단계에서는 고객에게 요청한 가격으로 완만하게하십시오. 초기 초점은 신뢰성과 강력한 프로필을 구축하는 데 있어야합니다. 시간이 지남에 따라 전문 지식이 커짐에 따라 가격을 점차적으로 인상 할 수 있습니다.

고객을 확보하기 시작하면 고품질 작업을 제공하고 세부 사항에 세심한주의를 기울이는 습관을 가지십시오. 마감일 전에 작업을 완료하고 전달하는 것도 중요합니다. 이를 통해 고객은 귀하의 서비스에 만족할 수 있습니다. 그렇게함으로써, 당신은 당신의 업무의 질에 대해 자신감을 가지고 다른 사람들에게 당신을 추천 할 수있는 귀환 고객을 끌어들일 것입니다.

프리랜서 비즈니스에서 실질적인 수입을 얻으면 생산성을 높일 수있는 하드웨어 및 프리미엄 소프트웨어 제품을 재투자하십시오. 광고 캠페인을 실행하여 도달 범위를 높이고 잠재적으로 고급 고객과 연결할 수 있습니다.

결론

데이터 과학자에 대한 수요는 최근 몇 년 동안 계속 급증했습니다. 2024 년 미국 뉴스 앤 월드 보고서에서 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자, 정보 보안 분석가 및 통계 학자와 같은 전문가는 수요 및 지불에 따라 최고 작업 중 하나입니다. 이것은 데이터 과학 사업이 얼마나 유리한지를 보여줍니다.

프리랜서 데이터 과학 사업을 시작하는 것을 고려하고 있다면 지금보다 높은 수요를 활용하는 데 더 나은 시간이 없습니다. 이 기사의 팁을 넘어서도해야 할 가장 중요한 일은 행동하는 것입니다! 미루지 마십시오. 이 기사에서 제시된 단계를 부지런히 따르면 잘 진행될 것입니다.

Shittu Chemive 소프트웨어 엔지니어이자 기술 작가로, 최첨단 기술을 활용하여 매력적인 이야기를 만들어 내고 복잡한 개념을 단순화하기위한 예리한 눈으로 강력한 이야기를 만들어내는 데 열정적입니다. Shittu를 찾을 수도 있습니다 지저귀다.