چگونه فریلنسر داده کاوی شویم؟

چگونه فریلنسر داده کاوی شویم؟ در این مقاله آموزشی تصمیم داریم درباره موضوع کار فریلنسری در داده کاوی بحث کنیم. با ما همراه باشید.

مقالات اصلی: فریلنسری چیست؟ ، داده کاوی چیست؟

بیش از 30 درصد از نیروی کار آمریکا در بحبوحه همه‌گیری کرونا به صورت آزاد کار می‌کردند. در حالی که برخی از این موارد ناشی از از دست دادن شغل در روزهای اولیه بود، بسیاری از آن مربوط به متخصصان باتجربه‌ای بود که از موقعیت‌های تمام‌وقت کناره‌گیری کردند تا به صورت آزاد کار کنند. این روند که از آن به عنوان استعفای بزرگ یاد می‌شود، به شکلی فزاینده در صنعت فناوری رایج می‌شود.

از سوی دیگر، کسب‌وکارها بسیار بیشتر از همیشه مایل به استخدام فریلنسرها هستند. بیش از 70 درصد از مدیران استخدام می‌گویند که در حال برنامه‌ریزی برای افزایش استفاده از فریلنسرها در شش ماه آینده هستند. این امر منجر به رشد سریع پلتفرم‌هایی مانند Upwork، Fiverr و غیره شده است، پلتفرم مشهور LinkedIn نیز در همین مسیر قرار دارد.

علم داده به‌عنوان یک صنعت با فناوری پیشرفته با فقدان قابل‌توجه متخخصان، فریلنسرها را از صمیم قلب در آغوش می‌گیرد.

در این نوشتار، در مورد فرصت‌هایی بحث می‌کنیم که می‌توانید آن‌ها را پیدا کنید، و از اقداماتی صحبت خواهیم کرد که در راستای تبدیل شدن به یک دانشمند داده فریلنسر باید انجام دهید. چگونه فریلنسر داده کاوی شویم؟ در ادامه مطلب با ما همراه باشید.

آیا تبدیل شدن به یک فریلنسر داده کاوی کار آسانی است؟

بله، اما با ملاحظاتی. زیرا شکاف عرضه بزرگی در علم داده وجود دارد و هزاران فرصت در دسترس است. بنابراین، یک دانشمند داده واجد شرایط به احتمال زیاد گزینه‌های متعددی برای انتخاب دارد.

با توجه به اینکه فرصت‌های فریلنسری علم داده معمولاً برای حرفه‌ای‌هایی با حداقل ۲ تا ۳ سال تجربه هستند، شما هم‌چنین می‌توانید ارزش خود را نشان دهید و دستمزد بالایی داشته باشید.

از طرف دیگر، فریلنسر بودن مانند اداره یک کسب‌وکار کوچک است. شما رئیس خود خواهید بود، بله، اما هم‌چنین فروشنده، مدیر پروژه، بازاریاب، حسابدار، مدیر و غیره خود هم باید باشید.

با این حال، اکثر فریلنسرها به زودی تعادل بین علم داده و جنبه‌های اداری حرفه خود را پیدا می‌کنند. با وجود دانش، مهارت و تجربه، تبدیل شدن به یک فریلنسر موفق در علم داده دارای روند آسان‌تری می‌شود.

مزایای تبدیل شدن به یک فریلنسر داده کاوی چیست؟

در ابعاد مختلف، دلایل متعددی وجود دارد که شما را به فکر تبدیل شدن به یک دانشمند داده فریلنسر می‌اندازد. بیایید یک به یک آنها را بررسی کنیم.

انعطاف‌پذیری زمانی

به عنوان یک فریلنسر، شما محدود به برنامه 9-5 نیستید. شما می‌توانید انتخاب کنید که چه زمانی می‌خواهید در طول روز و در طول سال کار کنید. می‌توانید زمان قابل توجهی از سال را برای دنبال کردن ایده‌های دیگر، استراحت، مسافرت یا هر چیز دیگری که در حیطه علایق شماست، اختصاص دهید.

انعطاف‌پذیری درآمد

فریلنسرها نرخ خود را تعیین می‌کنند. به عنوان مثال، شما ممکن است فقط 2 سال سابقه کار تمام وقت داشته باشید، اما برای مدت طولانی‌تری روی پروژه‌های علم داده کار کرده باشید. به‌عنوان یک فریلنسر، می‌توانید قیمت خود را بر اساس ارزشی که ایجاد می‌کنید، بدون محدودیت‌های مربوط به دستمزد سنتی که بر اساس سال‌ها تجربه شما است، تعیین کنید.

استقلال مکانی

به عنوان یک دانشمند داده فریلنسر، می‌توانید از هر جایی کار کنید. برخی از این افراد مکان‌های ایده‌آل در جنوب آسیا را انتخاب می‌کنند. اما حتی اگر تا این حد پیش نروید، می‌توانید از کافه‌ها، خانه‌های دوستان، خانه‌های تعطیلات، مکان‌های کار مشترک یا هر جای دیگری که الهام می‌گیرید کار کنید.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  سیستم تشخیص چهره چیست؟

کار کردن بر طبق سبک زندگی خودتات و محدود نشدنتان به یک مکان جغرافیایی خاص همان چیزی است که کار آزاد را برایتان هیجان انگیزتر می‌کند.

رشد شغلی

رشد شغلی یک فریلنسر اغلب غیرخطی است. شما می‌توانید پروژه‌های متنوعی را انجام دهید، تجربیات گسترده‌ای را کسب کنید، و مهارت‌های مورد نیازتان را سریع‌تر از یک شغل تمام‌وقت به دست آورید. شما می‌توانید یک متخصص عمومی یا یک فوق تخصص باشید، البته با کنترل کامل مسیر شغلی خود.

مضرات کار به عنوان یک فریلنسر داده کاوی چیست؟

مستقل بودن می‌تواند هیجان‌انگیز باشد. اما به یاد داشته باشید، این فقط یک روش جدید کار نیست، بلکه یک روش زندگی کاملا متفاوت است. در اینجا مواردی است که باید قبل از شروع به کار آزاد به دقت در نظر بگیرید.

درآمد ناپایدار

اگرچه حقوق شما انعطاف‌پذیر است، اما ناپایدار نیز هست. به عنوان یک فریلنسر، این مسئولیت شماست که به دنبال مشتریان و پروژه‌های جدید باشید. بدون تلاش مداوم برای فروش هر چه بیشتر، به سرعت خود را بیکار خواهید کرد. علاوه‌براین، باید با هر مشتری جدید درباره حقوق خود مذاکره کنید و در تلاش برای حفظ نرخ‌های خود باشید.

مالیات‌های پیچیده

خوداشتغالی مانند داشتن یک کسب‌وکار کوچک است، بنابراین در بسیاری از کشورها مشمول مالیات بر خوداشتغالی می‌شود. این امر بدان معناست که باید برای حفظ صورت‌حساب‌هایتان، جداسازی هزینه‌های تجاری و شخصی و دیگر کارها تلاش بیشتری کنید.

هم‌چنین، به عنوان یک فریلنسر، ممکن است مجبور شوید به‌جای سال، به‌صورت فصلی مالیات بپردازید.

بدون مزایای خاص

مشتریان شما ملزم به ارائه مزایا به شما نیستند. بنابراین شما باید ترتیبات ویژه خود را برای پرداخت مرخصی، بیمه درمانی و غیره اتخاذ کنید. هم‌چنین ممکن است زمانی که بیمار هستید یا در شرایط اضطراری شخصی قرار گرفته‌اید، نیاز به یک برنامه پشتیبان مالی یا سلامتی داشته باشید.

تعاملات اجتماعی محدود

بدانید که فریلنسر تنها است. مشتریان تعاملات محدودی خواهند داشت و تقریباً همیشه به تنهایی به تجارت پایبند هستند. بدون وجود همکاران یا تیم‌هایی که با آنها همکاری کنید، ممکن است احساس انزوا کنید. و این امر منجر به استرس، اضطراب و بی‌انگیزگی شما شود.

چگونه به یک فریلنسر داده کاوی تبدیل شویم؟

در حالی که فریلنسینگ یک مسیر شغلی امیدوارکننده است، اما بی‌نقص نیست. قبل از اینکه دست به کار شوید، به خوبی در مورد مزایا و معایب آن فکر کنید. ویژگی‌های شخصی خود مانند ریسک‌پذیری، هوش مالی، نیاز به تعامل اجتماعی و غیره را ارزیابی کنید. برای شناسایی هر گونه مشکلی که ممکن است با آن مواجه شوید و سیستم‌های پشتیبانی برای آن‌ها، فکر کنید. به عنوان مثال، می‌توانید از یک مشاور مالیاتی برای مراقبت از سرمایه خود کمک بگیرید. شما می‌توانید روابط اجتماعی خاص خود را ایجاد کنید تا کمبود تعامل در محل کار را جبران کنید. در مورد نیازها و موقعیت‌های منحصر به فرد خود سنجیده عمل کنید.

اگر تصمیم گرفته‌اید که این کار را انجام دهید، در اینجا نحوه تبدیل شدن به یک فریلنسر داده کاوی گفته شده است.

ایجاد حضور آنلاین

برای استخدام به عنوان یک فریلنسر داده کاوی، باید قابل مشاهده باشید. بنابراین، اولین و حیاتی‌ترین قدم در مشاهده‌پذیری، ایجاد یک حضور آنلاین قوی است. معمولا، فریلنسرها وب‌سایت‌های ویژه خود را برای انجام این کار ایجاد می‌کنند. اما داشتن پروفایل در شبکه‌های اجتماعی مانند Twitter، LinkedIn، GitHub و غیره، بسیار کمک می‌کند.

مهارت‌ها و تجربیات خود را به وضوح ارائه دهید، از جمله زبان‌های برنامه‌نویسی که می‌دانید، ابزارهایی که با آنها راحت هستید و غیره.

یک بخش نمونه کارها برای نشان دادن مهارت‌ها و تجربیات خود داشته باشید.

شما هم‌چنین می‌توانید مطالعات موردی خود را در خصوص مسائل گوناگون داده کاوی بنویسید تا رویکرد خود را به حل مسئله، سبک کاری و غیره نشان دهید.

اگر فهرستی از مشاغل قابل شناسایی به عنوان مشتری دارید، نام آنها را نیز وارد کنید. (با کسب اجازه از آنها)

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  تفاوت داده کاوی و آنالیز داده چیست؟

پروفایل لینکدین خود را به طور منظم به روز کنید.

یک نیچ یا طاقچه را انتخاب کنید

هنگامی که سازمان‌ها به دنبال فریلنسرهای داده کاوی هستند، از آن‌ها می‌خواهند فوراً دست به کار شوند. این بدین معنی است که سازمان‌ها از فریلنسرها انتظار دارند علاوه بر مهارت‌های علم داده، درک درستی از صنعت، بازار و چشم‌انداز کسب‌وکار داشته باشند.

به عنوان مثال، اگر یک شرکت خدمات مالی به دنبال یک فریلنسر داده کاوی است، از آن فریلنسر انتظار دارد که در زمینه بانکداری، کارگزاری سهام و غیره تجربه داشته باشد.

بنابراین یک نیچ یا طاقچه را انتخاب کنید. لازم نیست فقط یک صنعت باشد. می‌تواند یک فرآیند تجاری خاص مانند تشخیص تقلب یا مطابقت، یا یک مورد استفاده در ديجيتال مارکتینگ مانند موتور توصیه باشد.

با تجربه، شما هم‌چنین می‌توانید فرآیندها و سیستم های اختصاصی خود را برای حصول اطمینان از کیفیت بالای خدمات خود به وجود آ رید. بدین ترتیب می‌توانید خود را متمایز کنید و حقوق بهتری دریافت کنید.

مهارت‌های خود را اصلاح کنید

اگر قصد دارید شغلی را به عنوان یک فریلنسر داده کاوی شروع کنید، احتمالاً مهارت‌های اساسی مورد نیاز این شغل را دارید. پس شروع به پالایش آن‌ها کنید. با تبدیل شدن به یک متخصص در کاری که انجام می‌دهید، مهارت‌های خود را بهبود بخشید.

علاوه بر دانش آماری، مهارت‌های برنامه نویسی، ابزارهای علم داده و مهارت‌های تجسم، سعی کنید مهارت‌های بین فردی در فروش، ارائه، مذاکره، مدیریت پروژه، ارتباطات و غیره را توسعه دهید.

انتظارات را تعیین کنید

یکی از بزرگ‌ترین دلایلی که فریلنسرها ناامید می‌شوند، خزش دامنه در اسکوپ‌های کاری است، که الزامات پروژه معمولاً به دلیل سوءتفاهم یا ارتباطات نامشخص تغییر یا افزایش می‌یابد.

بنابراین قبل از شروع یک پروژه، انتظارات روشنی در مورد اینکه چه کاری انجام خواهید داد، و در مقابل چه توقعاتی دارید تعیین کنید. در اینجا مواردی وجود دارد که جا دارد مورد توجه واقع شوند:

۱. اسکوپ کاری؛

۲. تأخیر در تحویل و ضرب‌الاجل‌ها؛

۳. مرز دقیق آن‌چه باید انجام دهید و آن‌چه نباید انجام دهید؛

۴. خدمات پشتیبانی پس از تحویل؛

۵. در دسترس بودن شما؛

۶. وسیله ارتباطی ترجیحی؛

۷. زمان پاسخگویی مورد انتظار؛

۸. بررسی‌ها و تاییدیه‌های لازم؛

۹. زمان‌بندی پرداخت

نرخ‌های خود را تعیین کنید

معمولاً در ایالات متحده، فریلنسرها ساعتی هزینه می‌گیرند. بسته به اعتبار، تجربه، جایگاه، مهارت.ها، تقاضا، در دسترس بودن و غیره می‌تواند بین 45 تا 200 دلار در ساعت باشد. شما هم‌چنین می‌توانید برای هر پروژه هزینه دریافت کنید. بسته به وسعت کار، زمانی که برای آن صرف می‌کنید و ارزشی که ایجاد می‌کنید، می‌توانید مبلغی را به طور یکجا دریافت کنید. قبل از تصمیم‌گیری در مورد نرخ، دو مورد را در نظر بگیرید:

۱. نیازها و انتظارات شما

چقدر پول نیاز دارید تا سبک زندگی مورد نظر خود را داشته باشید؟ پاسخ به این سوال به شما کمک می کند تصمیم بگیرید که چه مقدار کار باید انجام دهید و چه مقدار دستمزد دریافت کنید.

۲. نرخ بازار

چه سازمان‌هایی حاضرند به افرادی که تجربه و مهارت‌های شما را دارند پول پرداخت کنند؟ پاسخ به این سوال به شما کمک می‌کند تا در بازار جایگاه رقابتی داشته باشید. می‌توانید نرخ‌های بازار را در وب‌سایت‌هایی مانند Glassdoor که داده‌ها را از جامعه فریلنسرهای داده کاوی جمع‌آوری می‌کند، پیدا کنید. همچنین می‌توانید وب‌سایت‌هایی مانند UpWork، Freelancer، Fiverr و غیره را برای دیدن آن‌چه برای سایر فریلنسرها پیشنهاد می‌شود، بررسی کنید.

شغل فریلنسر داده کاوی پیدا کنید

چگونه فریلنسر داده کاوی شویم؟ با انجام همه این کارها، شما آماده انجام کار واقعی هستید. فریلنسرها از طریق یکی از سه کانال کار پیدا می‌کنند.

شبکه‌های شخصی

فریلنسرها چه همکاران سابق، چه همکلاسی‌ها یا شبکه‌های شخصی، معمولاً اولین استراحت خود را از افرادی که از قبل می‌شناسند دریافت می‌کنند. بنابراین هنگامی که تصمیم گرفتید به صورت آزاد کار کنید، سعی کنید دوستان و همکاران خود را در مورد آن مطلع کنید. از آن‌ها بخواهید در صورت یافتن پروژه مناسب شما را معرفی کنند. درباره موضوعاتی که برای شما مهم هستند بنویسید. اين امر می‌تواند در وبلاگ خودتان، رسانه و غیره باشد. در رویدادها و کنفرانس‌های علم داده شرکت کنید.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  انواع پردازش داده چیست؟

سایت‌های کاریابی

درست مانند کار تمام وقت، تابلوهای شغلی نیز برای مشاغل فریلنسری داده کاوی وجود دارد. پورتال‌هایی مانند لینکدین نیز فرصت‌های شغلی آزاد را ارائه می‌دهند. هم‌چنین پلتفرم‌های فریلنسری خاص مانند Upwork، freelancer، Toptal، Fiverr و غیره وجود دارد که مشتریان نیازهای خود را در آنجا افلام می‌کنند.

جوامع استارتاپی مانند Cofounders Lab و AngelList، افتتاحیه در استارتاپ‌ها را تبلیغ می‌کنند. جوامع فناوری مانند Data Science Stack Exchange یا Lemon.io نیز می‌توانند پشتیبانی و تعاملات مورد نیاز شما را ارائه دهند.

شبکه‌های اجتماعی

کانال دیگری که نباید نادیده بگیرید شبکه‌های اجتماعی است. هر روز ده.ها پست در کانال‌هایی مانند توییتر، لینکدین و غیره وجود دارد. سازمان‌ها در آن‌جا به دنبال فریلنسرهای داده کاوی هستند. حتی اگر مستقیماً سازمان یا مدیر مورد نظر را دنبال نکنید، ممکن است توسط کسانی که این کار را انجام می‌دهند معرفی شوید.

بنابراین مطمئن شوید که در تمام شبکه‌های اجتماعی مرتبط عضو هستید، افراد مناسب را دنبال می‌کنید و در زمینه کاری خود فعال هستید.

برای خود رزومه بسازید

هیچ چیزی وجود ندارد که شما را به عنوان یک فریلنسر داده کاوی معتبر تأییدشده یا دارای گواهی معتبر معرفی کند. شما باید در پایان هر پروژه، یک جلسه بررسی برنامه‌ریزی کنید و بازخورد جمع‌آوری کنید. از آن‌ها برای کار خود بازخورد توصیفی بخواهید تا در وب‌سایت خود، ارائه‌های دیگر و غیره استفاده کنید.

چگونه به عنوان یک فریلنسر داده کاوی موفق شویم؟

موفقیت به عنوان یک فریلنسر داده کاوی به شدت به توانایی شما در اجرای یکپارچه پروژه‌های پیچیده بستگی دارد. این امر مستلزم یک رویکرد دقیق به کار شما و هم‌چنین حرفه‌ای بودن شما در ارائه و پرزنتیشن است.

برای دستیابی به این امر، فقط پروژه‌هایی را دنبال کنید که با مهارت‌های شما مطابقت دارند.

برای اعتبار یک فریلنسر مهم است که به وعده‌های خود عمل کند. اگرچه ممکن است چالش‌های جدید وسوسه‌انگیز باشد، اما مطمئن شوید که می‌توانید بدون هیچ مشکلی آن‌ها را تکمیل کنید. اگر برای تکمیل پروژه به فریلنسر یا شریک دیگری متکی هستید، در مورد آن‌ها واقع‌بینانه و شفاف عمل کنید.

اهداف و انتظارات را تعیین کنید

اطمینان حاصل کنید که مشتری شما انتظار دارد چیزی را که شما می‌خواهید تحویل دهید دریافت کند. این غیر معمول نیست که مشتریان و فریلنسرها درک کاملاً متفاوتی از پروژه داشته باشند. مطمئن شوید که هر دو در یک موضع مشترک هستید. پس از شروع پروژه، به طور منظم در مورد پیشرفتی که در حال انجام آن هستید، اطلاع‌رسانی کنید. بهتر است فعال باشید تا اینکه منتظر پیگیری باشید.

یک روال کاری ثابت و روشن ایجاد کنید

یکی از بزرگترین شکایات فریلنسرها این است که آن‌قدر درگیر کار خود می‌شوند که زمان را از دست می‌دهند. بدون تلاش آگاهانه، ممکن است در نهایت زمان زیادی را به طور غیر ضروری در محل کار خود صرف کنید. برای جلوگیری از این امر:

۱. یک روال کاری مطمئن، دقیق و با برنامه بسازید؛

۲. زمان شروع و پایان روز کاری خود را تعیین کنید؛

۳. تعطیلات آخر هفته خود را برای فعالیت‌های شخصی اختصاص دهید؛

۴. استراحت و زمان ورزش کافی را در نظر بگیرید؛

۵. برای تعطیلات سالانه برنامه‌ریزی کنید و از قبل به مشتریان اطلاع دهید؛

۶. در امر تهیه یک دفتر سرمایه‌گذاری کنید.

دراز کشیدن روی کاناپه و انجام همه کارها وسوسه انگیز است، اما به زودی ناپایدار می‌شود. یک میز و صندلی راحت برای جلوگیری از کمردرد تهیه کنید. اگر به صفحه نمایش بزرگ، صفحه کلید و ماوس و غیره نیاز دارید. برای کار خود، روی این ابزارها سرمایه‌گذاری کنید. در صورت امکان، فضای کار خود را از محل زندگی خود جدا کنید. این کار از سبقت گرفتن کار در سایر زمینه‌های زندگی شما جلوگیری می‌نماید.

در این نوشتار درباره این که چگونه فریلنسر داده کاوی شویم، مطالبی را تقدیم سروران ارجمند کردیم. با تشکر از مطالعه شما.

منابع استفاده شده

۱. تبدیل شدن به فریلنسر در داده کاوی – ترجمه از انگلیسی

سهراب محمدی

مهندس سهراب محمدی هستم، دانش آموخته کامپیوتر از دانشگاه خوارزمی تهران؛ رتبه ۹۲۸ کنکور سراسری؛ متخصص ماشین لرنینگ و علم داده؛ انجام دهنده پروژه های صنعتی دانشگاهی معتبر ؛ و سابقه فعالیت به عنوان مسئول آنالیز دیتا و تنظیم الگوریتم دارم.

مطالب مرتبط
1 دقیقه

برنامه احتیاطی چیست و چه کاربردی دارد؟

گروه تجاری و کارآفرینی پرداس

برنامه احتیاطی چیست و چه کاربردی دارد؟ در این مقاله قصد داریم این موضوع را توضیح داده و ضرورت‌ها و الزامات آن را بیان کنیم. با ما همراه باشید. بخوانید: خزش دامنه در مدیریت پروژه چیست؟ در زمینه تداوم کسب‌وکار و مدیریت ریسک، برنامه احتیاطی، برنامه احتمالی، برنامه اضطراری یا برنامه اقتضایی فرآیندی است که […]

1 دقیقه

تفاوت دریاچه داده و انبار داده چیست؟

سهراب محمدی

تفاوت دریاچه داده و انبار داده چیست؟ در این مقاله می‌خواهیم درباره این تفاوت صحبت کنیم و آن را برای شما توضیح دهیم. با ما تا انتهای مقاله همراه باشید. تفاوت اصلی بین دریاچه داده و انباره داده در پشتیبانی آن‌ها از انواع داده‌ها و رویکرد آنها به طرح‌واره داده است. در یک انبار داده […]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید
Subtotal 0 تومان