Bootstrapping Ihr freiberuflicher Datenwissenschaftsgeschäft für billige

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Das Starten eines freiberuflichen Datenwissenschaftsunternehmens kann sowohl aufregend als auch herausfordernd sein. Die Entscheidungen, die getroffen werden sollen, sind reichlich, von der Technologie bis zu den Geschäftsseite. Die Angst, die man mit einigen dieser Entscheidungen im Zusammenhang mit einigen dieser Entscheidungen erleiden kann, kann überwältigend sein.

Dieser Artikel bietet einen klaren, praktischen Leitfaden, mit dem Sie eine Nische auswählen, Kunden finden und Ihr Unternehmen effektiv skalieren können. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder wachsen möchten, Sie werden umsetzbare Schritte finden, um erfolgreich zu sein.

Die folgenden Schritte bieten unschätzbare, umsetzbare Einblicke in die Artwork und Weise, wie sie zu einem profitableren freiberuflichen Datenwissenschaftler werden können.

1. Auswahl einer Nische

Information Science als Dachdisziplin besteht aus vielen Spezialisierungen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:

• maschinelles Lernen
• künstliche Intelligenz (KI)
• Verarbeitung natürlicher Sprache (oder NLP)
• Laptop Imaginative and prescient
• Prädiktive Analytics
• Daten Engineering

(und vieles mehr!)

Insofern es wichtig ist, ein gutes allgemeines Hintergrundwissen über die verschiedenen Aspekte eines Berufs zu haben (in diesem Fall,,,, Datenwissenschaft), wählen Sie eine aus und lernen Sie es ausführlich, um Kernkompetenz und Meisterschaft zu erhalten. Dieser Fokus ermöglicht es Ihnen, mit dem Wettbewerb in diesem Bereich Schritt zu halten, anstatt von einer Nische in eine andere mit flachem Wissen über alles zu springen. Erwägen Sie, eine Datenwissenschaftsnische auszuwählen, die Ihren langfristigen Interessen anspricht, an der Sie gerne arbeiten, und die Ihre Stärken spielt. Dann meistern Sie es.

2. Grundlegende Werkzeuge, die für die Datenwissenschaft benötigt werden

Wie bei jedem Unternehmen gibt es grundlegende Anforderungen, die beim Begin erfüllt werden müssen. Wir werden sie in zwei Kategorien unterteilen, physische und Software program, und dann nischspezifische Instruments auflisten.

Physische Werkzeuge

• Ein arbeitender Laptop (Laptop computer oder Desktop)
• Ein erschwingliches Büro -Setup, einschließlich der absoluten Necessities: ein Schreibtisch und ein Stuhl!
• Ein Router, ein MIFI oder ein anderes stabiles Internetzugangmedium

Softwaretools

Hier sind einige der wesentlichen Software program -Instruments, über die Sie bei der Begin Ihres Unternehmens Kenntnisse benötigen:

• Programmiersprachen (Python, R, SQL)
• Datenmanipulation und Verbrüche in Python und R (Pandas, Numpy, DPLYR und Tidyr)
• Datenvisualisierung (Matplotlib, Seeborn, GGPLOT2, Energy BI/Tableau)
• Large-Information-Instruments wie: Apache Spark (zur Verarbeitung großer Daten), Hadoop (zum Speichern und Verarbeiten massiver verteilten Datensätze), Datenbanks (Plattform mit einem einheitlichen Satz von Instruments für datenzentrierte Vorgänge)
• Werkzeuge für maschinelles Lernen wie: Scikit-Be taught (für klassische maschinelle Lernvorgänge und Modellgebäude), Tensorflow oder Pytorch (für Deep Studying), umarmende Gesichtsmodelle (Transformer und Bert für NLP-Operationen)
• Versionskontrollwerkzeuge wie: Git und Github/GitLab für die Zusammenarbeit mit anderen Fachleuten und Codeversioning
• Lern- und Datensatzplattformen wie: Kaggledie kostenlose Datensätze für das Üben und Erstellen von Lösungen sowie für Wettbewerbe bereitstellen. Google ColabDies ist ein gehosteter Jupyter -Pocket book -Service, der kostenlosen GPU/TPU -Zugriff für maschinelles Lernvorgänge bietet. Coursera Und UdacityDas sind einige der herausragenden Lernplattformen, auf denen Sie Ihre Datenwissenschaftsfähigkeiten verbessern können.

Die oben genannten physischen und Softwaretools sind für Ihr Datenwissenschaftsgeschäft weitgehend erforderlich. Sie sollten nützliche Instruments untersuchen, die hier in Ihrer gewählten Nische weggelassen wurden.

3.. Erstellen einer On-line -Präsenz

Die Notwendigkeit eines Vernetzung und des Aufbaus einer On-line -Präsenz als Freiberufler kann nicht überbetont werden. Die Menschen sind bewegt von dem, was sie sehen, und die meisten Ihrer potenziellen Kunden werden Sie im wirklichen Leben nicht kennen. Eine On-line -Präsenz ist die Brücke, die Sie mit ihnen verknüpft. Ein beliebtes Sprichwort sagt: “Was nicht gesehen wird, zählt umsonst.Das Gleiche gilt für einen Freiberufler, der keine On-line -Präsenz hat.

Social -Media -Plattformen machen es einfach, sich dort zu veröffentlichen und Ihr Handwerk zu veröffentlichen. Es hilft Ihnen, sich mit anderen Fachleuten in Verbindung zu setzen, aus dem zu lernen, was andere tun, über die Finest Practices der Branche lernen und schließlich potenzielle Kunden erreichen. Einige der On-line -Plattformen, die Sie in Betracht ziehen müssen, wenden sich an und sind aktiv LinkedIn Und X (Twitter). Viele Fachleute erhalten Stellenangebote, weil sie eine bemerkenswerte Arbeit aktiv präsentieren, während andere potenzielle Kunden erfolgreich anwenden und eingestellt werden.

4. Kunden finden

Kunden als freiberuflicher Datenwissenschaftler zu finden, kann über zwei Hauptkanäle erreicht werden: physische Öffentlichkeitsarbeit an Organisationen, die möglicherweise Ihren Service benötigen, oder nach Jobs auf On-line -Plattformen, die Freiberuflern gewidmet sind, wobei letztere die beliebtesten sind. Nachfolgend sind einige der beliebten freiberuflichen On-line -Plattformen aufgeführt, mit denen Sie Kunden als Gegenleistung für Ihren Service erhalten können:

Erkunden Sie nur einige dieser Plattformen, vertraut mit ihnen vertraut und wenden Sie sich an Kunden, die Sie innerhalb der vereinbarten Zeit ausführen können.

5. Zusätzliche Überlegungen

Seien Sie in den ersten Phasen Ihrer freiberuflichen Reise mit den Preisen, die Sie von Kunden verlangen, moderiert. Ihr anfänglicher Fokus sollte auf dem Aufbau von Glaubwürdigkeit und einem starken Profil liegen. Im Laufe der Zeit können Sie mit der Zeit, wenn Ihr Fachwissen wächst, Ihre Preise nach und nach erhöhen.

Sobald Sie Kunden bekommen, machen Sie es sich zur Gewohnheit, qualitativ hochwertige Arbeit zu liefern und genau auf Particulars zu achten. Das Ausfüllen und Liefern von Arbeiten vor Ablauf der Frist ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Dies hält die Kunden mit Ihrem Service zufrieden. Auf diese Weise werden Sie wiederkehrende Kunden anziehen, die Sie möglicherweise auch an andere verweisen, die von der Qualität Ihrer Arbeit zuversichtlich sind.

Sobald Sie greifbare Einnahmen aus Ihrem freiberuflichen Geschäft haben, investieren Sie sowohl in {Hardware}- als auch in Premium -Softwareprodukten, die Ihre Produktivität steigern können. Sie können auch in Betracht ziehen, Werbekampagnen durchzuführen, um Ihre Reichweite zu erhöhen und sich mit potenziell höher bezahlten Kunden zu verbinden.

Abschluss

Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern ist in den letzten Jahren weiter gestiegen. Im US -Nachrichten und Weltbericht Im Jahr 2024 gehörten Fachkräfte wie Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, Analysten und Statistiker für Informationssicherheit und Statistiker, die auf der Grundlage von Nachfrage und Bezahlung zu den High -Arbeitsplätzen gehörten. Dies zeigt Ihnen, wie lukrativ ein Datenwissenschaftsgeschäft sein kann.

Wenn Sie in Betracht ziehen, ein freiberufliches Datenwissenschaftsgeschäft zu starten, gibt es keinen besseren Zeitpunkt als jetzt, um die hohe Nachfrage zu nutzen. Das Wichtigste, was Sie tun müssen, sogar über die Tipps in diesem Artikel hinaus, ist zu handeln! Zögern nicht. Befolgen Sie die in diesem Artikel festgelegten Schritte fleißig, und Sie werden auf dem Weg intestine sein.

Shittu Olumide ist ein Software program-Ingenieur und technischer Autor, der sich leidenschaftlich für die Nutzung hochmoderner Technologien für überzeugende Erzählungen befindet, mit einem scharfen Auge für Particulars und einem Händchen zur Vereinfachung komplexer Konzepte. Sie können auch Shittu finden Twitter.