- Hoja de ruta completa para data science freelance
- 13 consejos para data scientists freelance principiantes
- Conclusión
En la parte 1, vimos los pros y contras de elegir este camino, repasamos las habilidades técnicas y blandas que necesitarás y echamos un vistazo a algunas de las mejores plataformas para conectar con clientes potenciales. En esta parte 2, detallaremos los pasos concretos que debes seguir para iniciar tu trayectoria y, además, te daremos una lista de consejos para principiantes.
Hoja de ruta completa para data science freelance
La siguiente hoja de ruta para data science freelance es una guía útil para acompañarte en tu camino. No tienes por qué empezar desde el primer paso: salta directamente al que encaje con tu experiencia actual. Si no tienes experiencia y empiezas desde cero, entonces sí, empieza por el principio.
- Empieza a aprender Python o R
Python y R son lenguajes de programación muy usados por los data scientists. Te recomendamos empezar con Python porque como principiante encontrarás muchas más oportunidades. Empieza a aprender Python con el curso de DataCamp Introduction to Python. Si ya conoces lo básico, haz nuestra evaluación de Python y te daremos un plan de aprendizaje personalizado para que te centres en las habilidades que más necesitas. También puedes echar un vistazo a nuestro proyecto Writing Functions for Product Analysis, que te dará práctica escribiendo funciones de Python limpias y mantenibles. - Avanza con programación
Saber lo básico suele no ser suficiente para conseguir tu primer trabajo. Familiarízate con librerías populares de Python como NumPy, SciPy, Pandas, Scrapy, Matplotlib, etc. También conviene conocer la teoría que hay detrás y practicar estructuras de datos, algoritmos y programación orientada a objetos.
Mejora tu nivel con nuestro curso Intermediate Python. También puedes ganar experiencia práctica con el proyecto Investigating Netflix Movies and Guest Stars in The Office. - Aprende SQL
Ahora toca aprender SQL (Structured Query Language) y bases de datos relacionales y no relacionales. Con ello, sabrás cómo consultar, escribir y manipular datos en bases de datos.
Empieza a aprender con el curso de DataCamp Introduction to SQL, que te enseñará lo básico: cómo filtrar, agrupar y ordenar datos escribiendo consultas eficientes y optimizadas. Si ya dominas los fundamentos, haz nuestra evaluación de Data Analysis in SQL (PostgreSQL) y te daremos un plan de aprendizaje personalizado. - Aprende a visualizar datos
En este paso, familiarízate con algunas librerías de visualización en Python y practica las técnicas más habituales.
Empieza con el curso de DataCamp Understanding Data Visualization, donde aprenderás a elegir la mejor técnica de visualización para tu conjunto de datos y a interpretar gráficos comunes como histogramas, diagramas de dispersión, líneas y barras. Si ya tienes un nivel más avanzado, prueba An Introduction to Data Visualization with Matplotlib, con lecciones sobre series temporales, comparaciones cuantitativas y visualizaciones estadísticas. Practicarás con Matplotlib, uno de los paquetes más populares para visualización, y mejorarás tu Python. - Crea tu primer perfil freelance
Ya estás listo para postular a tareas básicas. Elige una plataforma y crea tu perfil. Define tu tarifa por hora y empieza a presentarte a trabajos de Python y visualización sencillos. - Insiste
Puede que tardes en conseguir tu primer trabajo y te frustres, pero no te rindas. Postúlate a tantas tareas simples como puedas. Contacta con los clientes. Aunque aún no te contraten, aprovecha para familiarizarte con la plataforma, el tipo de encargos y para practicar cómo conversar con clientes. Cuando consigas el primero, los demás llegarán. Aunque tarde unos meses, sé paciente y sigue intentándolo. - Refuerza tus bases de matemáticas y estadística
Puede que necesites ampliar tus conocimientos matemáticos y estadísticos para entender bien los fundamentos de data science.
Empieza con el curso de DataCamp Introduction to Statistics in Python, donde verás lo esencial: probabilidades simples, distribuciones y el teorema del límite central. Si ya tienes más nivel en probabilidad y estadística, prueba Statistical Simulation in Python, con lecciones sobre simulaciones y distribuciones de probabilidad. También practicarás con NumPy en Python. - Es el momento de aprender machine learning
Cuando llegues a este punto, te sentirás cómodo con los fundamentos de machine learning. No olvides poner en práctica lo aprendido con proyectos de ejemplo para acostumbrarte a aplicarlo cuando sea posible.
Empieza con los cursos de DataCamp Understanding Machine Learning y AI Fundamentals, que te enseñarán las bases y te ayudarán a entender cómo funciona el machine learning. Si ya tienes un nivel más avanzado, prueba los cursos Linear Classifiers y Cluster Analysis, con lecciones sobre regresión logística, máquinas de soporte vectorial (SVM) y K-Means. - Aprende los fundamentos de deep learning
Crear redes más profundas o usar modelos preentrenados puede ayudarte a resolver problemas con más éxito. Por eso, conocer lo básico de deep learning también es importante en data science.
Empieza con el curso de DataCamp Introduction to Deep Learning. - Actualiza tu perfil
Ahora que has adquirido más habilidades, es un buen momento para actualizar tu perfil freelance con tus nuevas competencias y experiencia. - Centra el tiro en proyectos de ejemplo y personales
Puede que aún te cueste conseguir tu primer trabajo freelance. No pasa nada. En este punto, quizá te convenga centrarte en proyectos de ejemplo o, si tienes ideas propias en el ámbito de data science, pueden ser una gran motivación para ganar experiencia trabajándolas.
Suscribirte a artículos sobre tecnologías nuevas también te ayudará a mantenerte al día. Las reuniones con clientes no siempre van solo de sus proyectos y, a menudo, hablarás de tendencias y novedades. Poder mantener una conversación sobre estos temas mejorará mucho tu relación con los clientes y les transmitirá que realmente estás al día en tu campo.
- Revisa las ofertas a diario (o cada pocas horas)
Dar con el trabajo adecuado requiere esfuerzo. Por desgracia, si eres freelance sin reseñas de clientes, quedarás al final de la cola cuando busquen candidatos. Revisa nuevas ofertas a diario o, si puedes, cada pocas horas. Si te postulas antes que otros, serás de los primeros en ser visto.
- Mantén a tus clientes contentos
A veces viene bien revisar ofertas anteriores de tus clientes y proponerles sugerencias o ideas, incluso si ya han asignado esos trabajos. Lo valorarán y aumentará la probabilidad de que cuenten contigo en el futuro.
- Constituye tu actividad de forma legal
A estas alturas, probablemente ya habrás comprobado que, si te esfuerzas y entregas bien, puedes conseguir trabajos freelance. Ya tienes confianza para dar el paso y formalizar tu actividad. Investiga sobre impuestos, cuotas y cualquier otro requisito legal en tu país. Así podrás iniciar tu actividad oficialmente y reclamar los pagos que hasta ahora se han ido acumulando en tu plataforma favorita.
13 consejos para data scientists freelance principiantes
- Elige una plataforma y comprométete con ella
Conviene elegir una plataforma y apostar por ella, porque el número de reseñas y recomendaciones que acumules será clave para conseguir más trabajos y, por tanto, garantizar tus ingresos. Hacer que tu perfil sea potente lleva tiempo, así que tendrás que esforzarte. Especialmente durante el primer año, tus ingresos pueden crecer de forma exponencial. Si repartes tu esfuerzo entre varias plataformas, puede que trabajes más para lograr lo mismo o incluso menos. - Crea un perfil impecable
Cuando te postulas, los clientes evalúan a los candidatos revisando sus perfiles. El tuyo debe destacar y resultar atractivo para las empresas a las que te diriges, tanto por la información que aportas como por cómo trabajas. Muestra tu experiencia con detalle: titulaciones y certificados, empresas en las que has trabajado y funciones desempeñadas. - Empieza con una tarifa por hora baja
Al crear tu cuenta no tendrás reseñas ni referencias, así que primero tendrás que demostrar tu valía. Comienza con una tarifa por hora más bien baja y céntrate en conseguir buenas reseñas. La tarifa que puedes pedir depende de varios factores: país de residencia de ambas partes, experiencia del freelance y presupuesto del cliente. Investiga también las tarifas de otros profesionales para decidir tu tarifa inicial. - Sé respetuoso
Mantén siempre el respeto en tus conversaciones con los clientes. Tendrás que negociar a veces, pero tu prioridad debe ser que queden satisfechos. - No prometas una precisión concreta en tareas probabilísticas
Muchas tareas con datos se basan en probabilidad. Puede que tengas que aplicar machine learning y no conozcas bien los datos, o que el cliente no te haya compartido el dataset. Incluso conociendo los datos, no podrás asegurar una precisión mínima hasta haber desarrollado la solución. Además, los problemas reales o los datos que recibas pueden diferir de lo que has visto antes.
Puede tentarte prometer un 99% de precisión para conseguir tu primer trabajo, pero no te pongas en esa situación aunque hayas hecho algo similar. Siempre existe el riesgo de que algo falle y no puedas cumplir lo prometido. - Mantén informados a tus clientes
Mejor que tus clientes estén al tanto. Si no te lo piden, no los satures, pero es buena práctica contarles en qué pasos estás, compartir ideas y explicar qué harás a continuación. - Postúlate a trabajos dentro de tus capacidades
Acordarás términos en contratos vinculantes. No te presentes a trabajos que no tengas claro que puedes sacar adelante. Esto no significa que no debas confiar en ti y salir de tu zona de confort: aunque nunca hayas hecho una tarea similar, puedes postularte a aquellas que requieran tus competencias e investigación. No tienes que saberlo todo de antemano; aceptar retos nuevos es una gran forma de aprender. Si crees que puedes completar la tarea, preséntate. - Entrega un extra
Como ya hemos dicho, si eres nuevo en una plataforma, prioriza conseguir buenas reseñas. Tras completar tu trabajo, puede ser buena idea aportar algún extra aunque el cliente no lo pida. Por ejemplo, un documento que explique tu trabajo y la arquitectura con apoyos visuales. Puede ser motivo para que te dejen reseñas y referencias positivas. - Pide feedback y referencias
Como principiante, puede que te cueste pedir referencias o comentarios. Pero, si crees que has hecho un buen trabajo, no hay de qué preocuparse. La mayoría de clientes estarán encantados de dejar feedback, especialmente cuando les has ayudado y has cumplido bien. - Cuida tu salud física y mental
Trabajar como freelance tiene desventajas. Por ejemplo, sueles trabajar solo y desde casa, lo que puede resultar solitario. Además, favorece un estilo de vida sedentario que puede afectar a tu salud y forma física. Prioriza siempre tu bienestar físico y mental. - Mejora tus habilidades lingüísticas
Si el inglés no es tu lengua materna, puede ser buena idea mejorar tu dominio. Cuanto más cómodo te sientas, mejor te comunicarás con tus clientes, una competencia clave que muchos valoran en la selección. - Confía en ti
Como prestas un servicio, necesitas seguridad en tu capacidad para ofrecerlo. Si es tu primera vez, quizá veas al cliente como un supervisor, pero rara vez esa es la dinámica. Debes sentirte con capacidad para proponer mejoras y guiar el proceso; al fin y al cabo, tú eres la persona experta. - No te rindas
Puede que te cueste conseguir tu primer trabajo freelance. El primero siempre es el más difícil y puede abrumar, pero no te rindas. Mejora tu perfil, trabaja tus habilidades y trata de postular pronto para estar entre las primeras candidaturas. Insiste, y acabarás logrando tu primer encargo; después, llegarán más.
Conclusión
En el mundo de la tecnología, en constante cambio y evolución, nosotros también cambiamos y evolucionamos. Independientemente de la edad y la experiencia, el acceso a internet nos brinda posibilidades casi ilimitadas para elegir y desarrollar nuestra carrera profesional. Trabajar como data scientist freelance es un camino atractivo para muchas personas, porque ofrece flexibilidad y mucho margen de crecimiento.
Al llegar al final de este artículo, ya has dado tu primer paso para convertirte en data scientist freelance. Con todo lo anterior en mente, te recomendamos planificar tus próximos pasos y trabajar con constancia para alcanzar las cualificaciones del trabajo y el estilo de vida que deseas.
Empezar una carrera nueva puede ser difícil, y en DataCamp queremos que tu camino hacia convertirte en data scientist freelance sea lo más sencillo y agradable posible. Si quieres más recursos para ayudarte, echa un vistazo a nuestro Data Scientist with Python Career Track y a nuestra Data Scientist Certification.
