原文：
www.kdnuggets.com/2022/05/5-ways-double-income-data-science.html
图片由 Alexander Mils 提供，来源于 Unsplash
传统的 9 到 5 工作并不是唯一的收入来源。目前对数据技能的需求非常高，如果你能从大量数据中提取价值，你可以在传统全职工作之外接很多高薪任务。
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织的 IT 工作
我已经在这个领域自由职业超过一年了，并且有机会与来自世界各地的人在不同的领域合作。
从事自由职业的数据科学工作最棒的地方就是可以在家以自己的节奏工作。我可以挑选自己喜欢做的任务，拒绝那些我觉得无趣的工作。我还发现，由于需要与来自不同背景的人交流并传达我的发现，我的沟通技巧得到了显著提高。
在这篇文章中，我将列出 5 种不同的方式，你可以利用你的数据技能来生成额外收入。我还会提供一些见解，帮助你在其他自由职业者中脱颖而出，并持续获得高薪项目。
许多小型组织和初创公司没有数据科学团队。这些公司倾向于通过将数据科学工作外包给合同外聘人员来节省成本。
这意味着你不仅会与这些公司在一次性基础上合作构建模型，还需要持续监控性能，并在需要时用新数据更新算法。
这种合作方式为你提供了优势，因为公司会在较长时间内需要你的服务。
许多组织依赖第三方数据进行竞争对手情报分析、建立定价模型、进行情感分析，并在市场中保持领先地位。
像这样的自由职业任务需要你使用 APIs 来收集数据。我曾经帮助客户通过 API 收集 Twitter 数据，该客户需要过去 5 年的社交情绪数据来生成股市预测。
根据数据收集任务的复杂程度，你可能还需要爬取网页以从网站提取信息。我过去曾为几家公司抓取过定价、评论和产品数据。在某些情况下，将这些数据存储在 Excel 表格中就足够了。其他客户则希望我创建并定期更新一个包含所有抓取信息的数据库。
网页抓取是一个非常有用的技能，因为许多组织没有内部数据，几乎完全依赖于公开的数据源来收集信息。如果你对抓取不熟悉并希望学习，我建议从这个 DataCamp 课程开始，它会带你了解如何使用 Python 和 BeautifulSoup 进行数据收集。
市场研究是一个涉及评估公司目标受众以收集潜在客户信息的领域。
过去，大多数市场研究都是由营销专业人士完成的，他们会进行调查、访谈，并创建客户焦点小组。
然而，这些方法也有其缺点。调查可能会根据发送对象的性质提供有偏差的结果，它们并不总是能够真实反映整体人群。此外，由于时间限制，潜在消费者有时会错误回答调查，特别是当存在完成奖励时。
此外，一些形式的市场研究需要你处理大量从在线来源收集的外部数据。虽然营销专家可能擅长解读这些数据，但他们可能由于缺乏数据素养而没有分析数据所需的技能。
以上因素导致了市场研究员角色的转变。如今，公司在寻找具备数据分析技能和营销领域知识的人才。
我过去曾与几家公司合作进行市场研究任务。我的工作通常始于收集公开数据、清理数据和存储数据。接着，我会对这些数据进行分析，并尝试运用一些营销领域知识来解读。最后，我会提出整体市场洞察和相关建议，并交给公司的产品或营销团队以便采取行动。
如果你是一个希望扩展技能并获得市场研究或营销分析领域知识的数据科学家，这里是我建议你参加的课程。
我过去参与过许多形式的数据科学内容创建，包括博客文章、教程、白皮书和观点文章。
这个领域对能够将高度技术性材料浓缩并使其易于理解的人需求巨大。
像 Medium、Analytics Vidhya 和 KDNuggets 这样的平台是建立在线存在并获得写作报酬的绝佳途径。
我大约在两年前发现了 Medium 并开始在该平台上写文章。我发现自那时以来，我的讲故事技巧以及数据科学和写作技巧都有了显著提高。
此外，随着我在平台上获得更多读者，我也收到了多个雇主希望雇佣自由职业数据科学作家的工作邀请。
如果你想了解更多关于如何开始为数据科学写作的信息，我强烈建议阅读我之前创建的这个指南。
数据科学和分析技能如今需求非常高。而且不仅仅是数据科学的 aspirants 在尝试学习这门学科；即使是组织中的非技术性高管也在努力处理定量数据，并愿意参加相关培训课程。
成为该领域的讲师并不需要精通数据科学的每个方面。例如，如果你对机器学习建模不熟悉，但对 SQL 有广泛了解，你可以选择教授一个面向行业新手的初级 SQL 课程。
现在你已经对作为数据科学家可以从事的任务类型有所了解，你可能心中有一个迫切的问题：
“我究竟如何找到这些工作？”
我曾多次尝试通过 Fiverr 和 Upwork 等平台赚取副收入，但这些平台的竞争实在太激烈。我愿意接的每个项目，至少有五个人愿意以更低的价格竞标。
我将注意力从自由职业网站转移，开始在 LinkedIn 上向广泛的人群展示我的作品。我还注册了 Medium 等平台，撰写了描述我过去所做项目的文章。
随着更多读者开始注意到我的作品，工作请求也开始源源不断地涌入。
例如，我曾创建一个客户细分模型，并在 Medium 上写了一篇教程。我没想到会有很多人阅读它。然而，第二天，一位雇主通过 LinkedIn 联系我，询问我是否有空为他的公司做一个细分项目。至今已有一年多了，我仍与这位雇主在许多不同的项目上合作。
我相信，建立社交存在并与他人分享你的作品对进入自由职业至关重要，尤其是在数据科学这样竞争激烈的领域。
一旦你为多个客户工作并建立了强大的作品集，向你的客户请求积极反馈和高评分。这将帮助你在这些平台上更容易被注意到，你可以获得未来的工作机会，即使不需要投标。
Natassha Selvaraj 是一位自学成才的数据科学家，对写作充满热情。你可以在 LinkedIn 上与她联系。