Come diventare un data scientist freelance (pt. 1)

Introduzione

Secondo Glassdoor, la domanda di lavoro da remoto è aumentata del 360%. Il modo in cui il mondo lavora è cambiato profondamente, soprattutto nei campi della data science e dello sviluppo software. Come si può dedurre dalle statistiche, molti professionisti stanno cercando di mettersi al passo con ciò che questo cambiamento porta con sé.

Un gran numero di aziende è passato al modello di lavoro da remoto, che permette ai dipendenti di dedicare più tempo alla propria vita personale restando produttivi e coinvolti nell’azienda. Per chi è alla ricerca attiva di un lavoro, si è aperta un’ampia gamma di nuove opportunità non solo nel proprio paese ma anche all’estero. Si potrebbe dire che datori di lavoro e dipendenti abbiano trovato una situazione win-win, basata su flessibilità e fiducia.

Con i vantaggi del lavoro da casa ormai così noti, sempre più persone si chiedono se sia il momento giusto per provare il freelancing. Di conseguenza, piattaforme online per freelance, come Upwork, hanno guadagnato molta popolarità.

Attualmente, Upwork conta circa 900 offerte di lavoro in data science. È già un numero piuttosto alto ma, come data scientist, puoi anche partecipare ad altri tipi di progetti di sviluppo software non limitati alla data science, il che offre prospettive ancora migliori per i potenziali freelance. Se sei nuovo nel campo, puoi consultare la nostra guida completa su come diventare data scientist per maggiori dettagli. 

Come data scientist freelance, scoprirai che c’è un’ampia gamma di progetti interessanti a cui candidarti, pubblicati sia da aziende sia da privati. Le offerte indicano già il compenso e la data di consegna desiderata, il che rende molto semplice decidere se valga la pena accettare il progetto oppure no. Ovviamente, non devi lavorare su un solo progetto alla volta. Puoi darti le tue regole e gestire il tuo tempo come preferisci per raggiungere la massima efficienza senza sacrificare l’equilibrio tra lavoro e vita privata.

Lavorare come freelance, però, può avere anche degli svantaggi, come la mancanza di benefit aziendali, e vale la pena rifletterci seriamente prima di fare il grande passo.

Vantaggi e svantaggi dell’essere un data scientist freelance

Lavorando come freelance, di fatto crei il tuo brand. Oltre a portare a termine gli incarichi che accetti, è anche tua responsabilità garantire la crescita del tuo brand, pianificare entrate e uscite, e prendere ogni decisione, come la scelta delle licenze dei programmi che utilizzerai.

Fare freelancing con successo richiede molto impegno ma, come altre forme di impiego, anche il lavoro da freelance ha sia vantaggi sia svantaggi. 

Vantaggi

1. Puoi lavorare ovunque, purché tu abbia una connessione internet.
2. Scegli i lavori che vuoi accettare e che hanno condizioni adatte a te.
3. Puoi pianificare da solo carico di lavoro e vacanze e lavorare quanto ti consentono energie e tempo. Se vuoi fare il data scientist freelance come lavoro part-time, potrai trovare anche incarichi che richiedono solo poche ore al giorno.
4. Dato che i freelance lavorano a livello globale, a volte possono beneficiare di opportunità con compensi migliori rispetto a quelli ottenibili localmente nel proprio paese.
5. Visto la varietà di incarichi che ricevi, come freelance puoi migliorare le tue competenze in modi diversi, a differenza dei compiti piuttosto monotoni in cui potresti imbatterti lavorando come dipendente. Inoltre, le tue capacità di ricerca e sviluppo possono crescere rapidamente, dato che le alleni quotidianamente nella ricerca attiva di nuovi incarichi.

Svantaggi

1. I freelance hanno alcuni obblighi fiscali da gestire in autonomia, che possono risultare impegnativi, soprattutto per chi è alle prime armi.
2. Mancanza di benefit. Poiché gestirai la tua attività, non ci sarà un’azienda a fornirti i consueti benefit per i dipendenti. Questo significa che dovrai provvedere tu stesso ad alcune cose, come l’assicurazione sanitaria.
3. I progetti possono richiedere più tempo del previsto, oppure i clienti possono voler concludere prima. Questo alla lunga svilupperà la tua adattabilità, ma nel breve periodo potresti percepire una certa instabilità nella tua vita lavorativa.
4. Incontrerai clienti ottimi, e lavorerai anche con clienti che potrebbero crearti problemi. In ogni caso, devi rendere felice il cliente. I punteggi che ti assegnano sulle piattaforme per freelance e le recensioni pubbliche che potrebbero condividere possono influire in modo significativo sulla probabilità di essere assunto da altre agenzie in futuro.
5. Fusi orari. In alcuni casi, potresti dover adattarti al fuso orario del paese in cui si trova il tuo cliente, cosa che potrebbe interferire con la tua vita privata.
6. Spesso non avrai un collega accanto a te, il che a volte può farti sentire solo. È importante prestare attenzione al tuo stato mentale e ai tuoi bisogni sociali, altrimenti potresti ritrovarti con motivazione e salute in graduale calo.
7. C’è sempre il rischio di incontrare clienti che non rispettano le condizioni inizialmente concordate, anche per quanto riguarda il pagamento. In genere è una possibilità ridotta, ma devi comunque tenerla a mente e prendere le dovute precauzioni per assicurarti di essere sempre trattato in modo equo.

Competenze di un data science freelancer

Come freelance, ti servirà un buon mix di soft skill e hard skill. Le tue conoscenze tecniche avranno ovviamente un ruolo molto importante, ma saranno cruciali anche altri aspetti, come le abilità sociali, la padronanza della lingua e le basi di contabilità.

Hard skill

Competenze tecniche

La maggior parte delle competenze di data science deriva da informatica, IT, matematica e statistica. Tuttavia, non si limita a questi settori, perché si possono acquisire anche in diversi percorsi di ingegneria. Le competenze di base richieste a ogni data scientist sono:

1. Programmazione e pacchetti
2. Data visualization
3. Machine learning
4. Probabilità e statistica
5. Algebra lineare
6. Data wrangling

Competenze linguistiche

Buone competenze linguistiche sono la base per una comunicazione efficace. Come freelance, lavorerai spesso con clienti in paesi diversi. Se dai un’occhiata alle offerte su qualsiasi piattaforma per freelance, vedrai che la maggior parte, se non tutte, sono in inglese. 

Ti sarà utile avere un livello di inglese che ti permetta di capire gli incarichi e rispondere ai clienti per iscritto. A un certo punto, però, un livello limitato di inglese potrebbe non bastare. Nei progetti medi e grandi, di solito è necessario fare videochiamate prima, durante e dopo il progetto. In fase di selezione, i clienti daranno priorità ai candidati con cui possono comunicare senza intoppi. Per questo motivo, se l’inglese non è la tua lingua madre, migliorare questa competenza può essere un grande vantaggio.

Contabilità

I freelance devono pagare tasse e commissioni, che dipendono dal paese di residenza. Con la crescita della tua attività, i tipi di imposte da versare possono cambiare. È fondamentale avere buone competenze di contabilità e tenere traccia dei cambiamenti nella normativa fiscale, perché il mancato rispetto delle leggi può comportare problemi legali.

Soft skill 

Il set di abilità considerate “soft skill” può essere la chiave per conquistare la fiducia di un cliente. Ecco quelle che dovrai imparare a padroneggiare per avere successo come freelance:

Comunicazione

Un denominatore comune di tutti i bravi freelance è il loro modo distintivo di comunicare. Prima di accettare un lavoro, è importante che freelance e cliente comprendano reciprocamente richieste ed esigenze. Entrambe le parti devono comunicare con chiarezza per evitare ambiguità o fraintendimenti fin dall’inizio.

Negoziazione

Imparare a negoziare richiede esperienza. Le trattative possono talvolta essere un argomento delicato e vanno sempre gestite con rispetto. I freelance possono impararlo solo con la pratica. È importante esporre bisogni e aspettative senza essere troppo bruschi e, se capitano errori, è fondamentale imparare da essi. Il risultato desiderato dovrebbe essere sempre clausole contrattuali eque per entrambe le parti.

Intelligenza emotiva

Saper anticipare come si sentiranno i clienti di fronte a un problema ti aiuterà a pianificare le soluzioni da proporre e il modo migliore per presentarle. Possono esserci anche situazioni in cui il cliente non riesce a esprimere chiaramente i propri pensieri per vari motivi. In tali casi, l’empatia del freelance può far sentire il cliente compreso e in buone mani.

Astrazione

L’astrazione è un’abilità ampiamente usata da ingegneri e scienziati, e consiste nel pensare a un problema complesso e dividerlo in più componenti semplici ad alto livello. Concentrandosi su questi componenti più semplici, diventa più facile affrontare i problemi complessi. 

I clienti potrebbero non avere la stessa conoscenza tecnica di un freelance, e anche se ce l’hanno, potrebbero avere difficoltà a comprendere a fondo ogni passaggio del lavoro svolto. Per questo i freelance devono essere in grado di fornire un riepilogo chiaro del proprio approccio e dell’architettura del progetto: qui entra in gioco l’astrazione. I clienti apprezzano quando ricevono una panoramica chiara del processo e questo può aiutare a costruire un ponte solido tra le parti. 

Migliori piattaforme per trovare lavori di data science freelance 

I siti per freelance offrono una piattaforma di interazione tra chi pubblica gli annunci e i freelance. Queste piattaforme ti consentono di filtrare le offerte per adattare la ricerca alle tue competenze. Tutte le fasi di un progetto avvengono su queste piattaforme, incluso il pagamento finale, il che le rende strumenti molto utili e affidabili per i professionisti. Le attuali migliori piattaforme per lavori di data science sono elencate di seguito.

Upwork

Su questa piattaforma ci sono circa 900 offerte aperte legate alla data science, come mostrato sulla pagina di Upwork dedicata alla data science. Su Upwork le offerte vengono di solito finalizzate piuttosto in fretta. Le negoziazioni possono durare da pochi minuti a una settimana. Questo significa che potresti avere ogni settimana circa un migliaio di lavori in data science a cui candidarti.

Toptal

A differenza di altre piattaforme per freelance, Toptal svolge un rigoroso colloquio tecnico con tutti i candidati freelance. A seguito di questo colloquio, solo il 3% migliore dei candidati viene accettato sul sito. Questo garantisce che su questa piattaforma possano lavorare solo i freelance più affermati e professionali.

Fiverr

Ciò che rende Fiverr diversa è che su questa piattaforma sono di solito i freelance a proporre i tipi di lavori specifici che possono svolgere in piani basic, standard e premium. Di conseguenza, in alcuni aspetti la dinamica del business è più stabile rispetto ad altre piattaforme, perché il freelance può definire esattamente quale compito svolgerà, in quanto tempo e a quale tariffa.

Conclusione 

Iniziare il tuo percorso come data scientist freelance può essere impegnativo, ma può portare a una carriera gratificante nella data science in cui godrai dell’indipendenza di essere il tuo capo.  Resta con noi per la parte 2, dove forniremo una roadmap dettagliata per diventare data scientist, ulteriori consigli utili e risposte alle domande frequenti.  Nel frattempo, puoi iniziare oggi stesso iscrivendoti al nostro Career Track Data Scientist.