Hoe word je freelance data scientist (deel 2)

• Een complete roadmap voor freelance data science 
• 13 tips voor beginnende freelance data scientists
• Conclusie

In deel 1 bespraken we de voor- en nadelen van dit pad, de verschillende hard- en soft skills die je nodig hebt, en keken we naar een aantal van de beste platforms om met potentiële klanten in contact te komen. In deel 2 beschrijven we de specifieke stappen die je moet zetten om te beginnen, plus een lijst met tips voor beginners.  

Een complete roadmap voor freelance data science 

De volgende roadmap voor freelance data science is een handig hulpmiddel voor je freelance reis. Je hoeft niet bij stap één te beginnen: je kunt direct doorgaan naar de stap die past bij je huidige ervaring. Als je geen ervaring hebt en vanaf nul begint, start dan bij het begin. 

• Begin met Python of R leren
  Python en R zijn programmeertalen die veel worden gebruikt door data scientists. We raden aan te beginnen met Python, omdat je als beginner veel meer kansen zult vinden. Begin met Python leren met DataCamps Introduction to Python-cursus. Als je de basis al kent, doe dan onze snelle Python-toets en we bieden je een persoonlijk leerpad zodat je je kunt richten op de vaardigheden die je het meest nodig hebt. Bekijk ook ons Writing Functions for Product Analysis-project, waarmee je ervaring opdoet met het schrijven van schone en onderhoudbare Python-functies.
  
  
• Verwerf geavanceerde programmeervaardigheden
  De basis leren is meestal niet genoeg om je eerste klus te krijgen. Maak je vertrouwd met populaire Python-pakketten zoals NumPy, SciPy, pandas, Scrapy, Matplotlib, enz. Je moet ook de theorie erachter kennen en oefenen met datastructuren, algoritmen en objectgeoriënteerd programmeren.
  
  Je kunt je Python-vaardigheden verbeteren met onze cursus Intermediate Python. We bieden ook praktijkervaring met ons project Investigating Netflix Movies and Guest Stars in The Office.
  
  
• Leer SQL
  Het is nu tijd om SQL (Structured Query Language) te leren en relationele en niet-relationele databases. Hiermee leer je data in databases ophalen, schrijven en bewerken.
  
  Begin met leren bij DataCamps Introduction to SQL, waarin je de basis leert, zoals data filteren, groeperen en sorteren met efficiënte en geoptimaliseerde databasequeries. Of als je de basis al kent, doe dan onze snelle Data Analysis in SQL (PostgreSQL)-toets en we maken een persoonlijk leerplan voor je.
  
  
• Leer data visualiseren
  In deze stap maak je kennis met enkele visualisatielibraries in Python en oefen je de meest gangbare technieken.
  
  Begin met DataCamps cursus Understanding Data Visualization, waarin je leert hoe je de beste visualisatietechniek voor je dataset kiest en hoe je gangbare grafiektypen interpreteert, zoals histogrammen, scatterplots, lijngrafieken en staafdiagrammen. Heb je al meer gevorderde datavisualisatievaardigheden, probeer dan An Introduction to Data Visualization with Matplotlib, met lessen over tijdreeksplotten, kwantitatieve vergelijkingen en statistische visualisaties. Door deze cursus te volgen, doe je praktijkervaring op met Matplotlib, een van de populairste pakketten voor datavisualisatie, en verbeter je je Python-vaardigheden.
  
  
• Maak je eerste freelancingprofiel
  Je bent nu klaar om op basisopdrachten te solliciteren. Kies een freelancingplatform en maak je profiel aan. Stel je uurtarief in en begin te solliciteren op eenvoudige Python- en visualisatieklussen.
  
  
• Volhouden
  Het kan even duren voordat je je eerste klus krijgt en dat kan frustrerend zijn, maar geef niet op. Solliciteer op zoveel mogelijk eenvoudige taken. Neem contact op met klanten. Zelfs als het nog niet lukt, gebruik deze tijd om vertrouwd te raken met het platform en het soort taken dat er wordt gedeeld, en oefen met communiceren met klanten. Nadat je je eerste klus binnen hebt, volgen er meer. Ook als het een paar maanden duurt: wees geduldig en blijf proberen.
  
  
• Vul gaten in je wiskundige en statistische kennis
  Je moet mogelijk je bestaande wiskundige en statistische kennis uitbreiden om de basis van data science te begrijpen.
  
  Begin met DataCamps Introduction to Statistics in Python, waarin je de basis leert zoals eenvoudige kansberekeningen, verdelingen en de centrale limietstelling. Heb je al meer gevorderde kansrekening en statistiek, probeer dan Statistical Simulation in Python, met lessen over simulaties en kansverdelingen. Je doet ook praktijkervaring op met Python’s NumPy-pakket.
  
  
• Tijd om machine learning te leren
  Zodra je dit niveau bereikt, voel je je comfortabel met de basis van machine learning. Vergeet niet je nieuwe kennis te testen in voorbeeldprojecten, zodat je het toepassen van machine learning onder de knie krijgt waar mogelijk.
  
  Begin met DataCamps Understanding Machine Learning en AI Fundamentals, die je de basis leren en helpen begrijpen hoe machine learning werkt. Heb je al meer gevorderde ML-vaardigheden, probeer dan de cursussen Linear Classifiers en Cluster Analysis, met lessen over logistische regressie, support vector machines (SVM’s) en k-means.
  
  
• Leer de basis van deep learning
  Diepere netwerken bouwen of bestaande, voorgetrainde modellen gebruiken kan helpen om een probleem succesvoller op te lossen. Daarom is het leren van de basis van deep learning belangrijk in data science.
  
  Begin met DataCamps  Introduction to Deep Learning-cursus.
  
  
• Werk je profiel bij
  Nu je meer vaardigheden hebt opgedaan, is dit een goed moment om je freelancingprofiel bij te werken met je nieuwe competenties en ervaring.
  
  
• Richt je op voorbeeld- en persoonlijke projecten
  Het kan nog steeds lastig zijn om je eerste freelance klus te krijgen. Dat is helemaal oké. Verleg je focus nu naar het werken aan voorbeeldprojecten of, als je ideeën hebt voor projecten binnen data science, gebruik die dan als motivatie om ervaring op te doen door eraan te werken.
  
  Abonneren op artikelen over nieuwe technologieën helpt je ook bij te blijven in het vakgebied. Klantgesprekken gaan niet altijd alleen over hun projecten; vaak praat je ook over nieuwe technologieën en trends. Mee kunnen praten over zulke onderwerpen helpt je relatie met klanten enorm en geeft hen het gevoel dat je echt betrokken bent bij je vak.

• Check dagelijks of elk uur de beschikbare klussen
  De juiste klus vinden kost moeite. Helaas sta je als freelancer zonder recensies achteraan in de rij als klanten naar kandidaten zoeken. Check daarom dagelijks of elk uur, als het kan, nieuwe opdrachten. Als je eerder dan andere freelancers solliciteert, word je als eerste gezien. 

• Houd je klanten tevreden
  Het is soms nuttig om eerdere vacatureposts van je klanten te bekijken en suggesties of ideeën te doen, ook als de rollen al zijn ingevuld. Klanten kunnen dat waarderen en zullen eerder aan je denken voor toekomstige klussen.

• Start je bedrijf officieel
  Op dit punt heb je waarschijnlijk gemerkt dat je freelance klussen kunt krijgen als je je best doet en goed levert. Nu ben je klaar om je freelancebedrijf officieel te starten. Onderzoek de regels rond belastingen, freelancekosten en andere wettelijke vereisten in jouw land. Daarna kun je je bedrijf officieel beginnen en de betalingen opeisen die tot nu toe op je favoriete freelancingplatform zijn opgeslagen. 

13 tips voor beginnende freelance data scientists

1. Kies één freelancingplatform en blijf erbij
   Het is aan te raden één platform te kiezen en je daaraan te committeren, omdat het aantal reviews en doorverwijzingen dat je op een platform verzamelt cruciaal is om andere klussen te krijgen en zo je inkomen te borgen. Het kost tijd om je profiel sterk te maken, dus je zult moeite moeten doen. Vooral in het eerste jaar kan je omzet exponentieel groeien. Als je je inspanning verdeelt over meerdere platforms, maak je mogelijk meer werk voor hetzelfde of zelfs minder resultaat.
   
   
2. Maak een sterk profiel
   Wanneer freelancers solliciteren, beoordelen klanten de kandidaten aan de hand van hun profiel. Dat van jou moet opvallen en aantrekkelijk zijn voor de bedrijven waarop je solliciteert, zowel qua informatie als jouw manier van werken. Toon je ervaring in detail, inclusief je diploma’s en certificaten, eerdere werkgevers en de rollen die je hebt vervuld.
   
   
3. Begin met een laag uurtarief
   Als je net een account aanmaakt, heb je nog geen reviews of referenties, dus moet je jezelf eerst bewijzen. Begin met een relatief laag uurtarief en richt je eerst op goede reviews. Het tarief dat je kunt vragen hangt af van meerdere factoren, zoals het land van beide partijen, de ervaring van de freelancer en het budget van de klant. Het is aan te raden ook de uurtarieven van andere freelancers te onderzoeken om je eigen starttarief te bepalen.
   
   
4. Wees respectvol
   Wees altijd respectvol in gesprekken met je klanten. Soms moet je onderhandelen, maar je prioriteit moet zijn om hen tevreden te houden.
   
   
5. Beloof geen specifieke nauwkeurigheid bij probabilistische taken
   Data-gerelateerde taken zijn vaak probabilistisch. Je moet misschien machine learning toepassen en je kent de data niet goed, of de klant heeft nog geen dataset gedeeld. Zelfs als je de data kent, kun je geen minimale nauwkeurigheid garanderen voordat je je oplossing hebt ontwikkeld. Bovendien kunnen echte problemen of aangeleverde data afwijken van wat je eerder hebt gezien.
   
   Het kan verleidelijk zijn om 99% nauwkeurigheid te beloven om je eerste klus te bemachtigen, maar zet jezelf niet in die positie, ook niet als je iets soortgelijks eerder hebt gedaan. Er is altijd een risico dat er iets misgaat en je je belofte niet kunt waarmaken.
   
   
6. Houd klanten op de hoogte van je werk
   Het is beter om je klanten geïnformeerd te houden. Als ze er niet om vragen, moet je ze niet spammen, maar het is goed om te delen welke stappen je zet, je ideeën te bespreken en te vertellen waar je hierna aan werkt.
   
   
7. Solliciteer op klussen binnen je kunnen
   Je gaat bindende afspraken aan met je klanten. Solliciteer niet op klussen waarvan je niet zeker weet of je ze kunt voltooien. Dit betekent niet dat je niet uit je comfortzone mag stappen. Ook als je nog niet eerder een vergelijkbare taak hebt gedaan, kun je solliciteren op opdrachten die jouw vaardigheden vereisen plus onderzoek. Je hoeft niet alles vooraf te weten; nieuwe rollen aannemen is een uitstekende manier om te leren. Als je denkt dat je een taak kunt afronden, solliciteer dan.
   
   
8. Lever extra werk
   Zoals gezegd: als je nieuw bent op een freelancingplatform, draait het eerst om goede reviews. Nadat je je taak hebt afgerond, kan het slim zijn extra materiaal te leveren, ook als de klant er niet om vroeg. Je kunt bijvoorbeeld een document maken dat je werk en architectuur uitlegt met visuals. Dit kan een reden zijn voor klanten om je positieve reviews en referenties te geven.
   
   
9. Vraag om feedback en referenties
   Als beginnende freelancer kan het lastig zijn om om referenties of feedback te vragen. Maar als je vindt dat je goed werk hebt geleverd, is er niets om je zorgen over te maken. De meeste klanten geven graag feedback, zeker als je ze goed hebt geholpen.
   
   
10. Bescherm je fysieke en mentale gezondheid
    Freelancen heeft ook nadelen. Zo werk je vaak alleen en thuis, wat eenzaam kan zijn. Ook kan dit leiden tot een zittende levensstijl, wat nadelig is voor je gezondheid en fitheid. Maak je fysieke en mentale gezondheid altijd een prioriteit.
    
    
11. Blijf je taalvaardigheid verbeteren
    Als Engels niet je moedertaal is, kan het nuttig zijn je Engelse taalniveau te verbeteren. Hoe zelfverzekerder je bent in de taal, hoe beter je met klanten kunt communiceren—een sleutelvaardigheid waar opdrachtgevers tijdens de selectie op letten.
    
    
12. Wees zelfverzekerd
    Je levert een dienst, dus je moet vertrouwen hebben in je vermogen om die te leveren. Als eerstejaars freelancer zie je je klant misschien als een soort leidinggevende, maar die dynamiek komt zelden voor in de relatie tussen freelancer en klant. Je moet in staat zijn verbeteringen voor te stellen en hen door het proces te begeleiden; jij bent tenslotte de expert.
    
    
13. Geef niet op
    Het kan lastig zijn om je eerste freelance klus te bemachtigen. De eerste is altijd het moeilijkst en het kan overweldigend voelen, maar geef niet op. Verbeter je profiel, werk aan je vaardigheden en solliciteer vroeg, zodat je in elk geval bij de eerste vijf sollicitanten zit. Blijf proberen; uiteindelijk krijg je je eerste rol, en daarna volgen er zeker meer.

Conclusie

In de steeds veranderende en ontwikkelende wereld van technologie veranderen en ontwikkelen wij onszelf ook. Ongeacht onze leeftijd en ervaring geeft toegang tot internet ons onbeperkte mogelijkheden om onze eigen loopbaan te kiezen en te ontwikkelen. Werken als freelance data scientist is voor velen aantrekkelijk, omdat het veel ruimte biedt voor flexibiliteit en persoonlijke groei.

Door het einde van dit artikel te bereiken, heb je je eerste stap gezet richting een carrière als freelance data scientist. Met de informatie hier in gedachten raden we je aan je volgende stappen te plannen en hard te werken om de kwalificaties te behalen die passen bij je droombaan en levensstijl. 

Een nieuwe carrière beginnen kan lastig zijn, en daarom willen we bij DataCamp je reis naar freelance data scientist zo makkelijk en leuk mogelijk maken. Wil je meer hulpmiddelen voor je traject, bekijk dan onze Data Scientist with Python Career Track en onze Data Scientist Certification.