Como se tornar um data scientist freelancer (pt. 2)

• um roadmap completo de data science para freelancers 
• 13 dicas para data scientists freelancers iniciantes
• conclusão

Na parte 1, vimos os prós e contras desse caminho, as hard e soft skills necessárias e algumas das melhores plataformas para se conectar com clientes. Na parte 2, vamos detalhar os passos práticos para começar sua jornada e trazer uma lista de dicas para iniciantes.  

um roadmap completo de data science para freelancers 

O roadmap a seguir é um guia útil para sua jornada como freelancer. Você não precisa começar do passo zero — pule direto para o que combina com sua experiência atual. Se estiver começando do zero, siga a ordem desde o início. 

• Comece aprendendo Python ou R
  Python e R são linguagens de programação amplamente usadas por data scientists. Nossa sugestão é começar com Python, pois você encontrará muito mais oportunidades como iniciante. Comece a aprender Python com o curso Introduction to Python da DataCamp. Se você já sabe o básico, faça nossa avaliação de Python e receba um plano de estudos personalizado para focar nas habilidades que você mais precisa. Você também pode conferir o projeto Writing Functions for Product Analysis, que vai dar experiência em escrever funções Python limpas e fáceis de manter.
  
  
• Aprofunde suas habilidades de programação
  Só o básico dificilmente garante seu primeiro trabalho. Familiarize-se com bibliotecas populares do Python como NumPy, SciPy, Pandas, Scrapy, Matplotlib etc. Também é importante entender a teoria por trás delas e praticar estruturas de dados, algoritmos e programação orientada a objetos.
  
  Você pode evoluir em Python com o curso Intermediate Python. E ter prática de verdade com o projeto Investigating Netflix Movies and Guest Stars in The Office.
  
  
• Aprenda SQL
  Agora é hora de aprender SQL (Structured Query Language) e bancos de dados relacionais e não relacionais. Com isso, você vai aprender a buscar, escrever e manipular dados em bases de dados.
  
  Comece com o curso Introduction to SQL da DataCamp, que ensina o básico: como filtrar, agrupar e ordenar dados escrevendo consultas eficientes e otimizadas. Se você já domina o essencial, faça nossa avaliação Data Analysis in SQL (PostgreSQL) e receba um plano de estudos personalizado.
  
  
• Aprenda a visualizar dados
  Neste passo, familiarize-se com algumas bibliotecas de visualização em Python e pratique as técnicas mais comuns.
  
  Comece com o curso Understanding Data Visualization, que ensina a escolher a melhor técnica para o seu conjunto de dados e a interpretar gráficos comuns como histogramas, dispersão, linhas e barras. Se você já tem habilidades mais avançadas de visualização, experimente An Introduction to Data Visualization with Matplotlib, com aulas sobre séries temporais, comparações quantitativas e visualizações estatísticas. Você vai praticar com o Matplotlib, um dos pacotes mais populares de visualização, e ainda melhorar seu Python.
  
  
• Crie seu primeiro perfil de freelancer
  Agora você está pronto para se candidatar a tarefas básicas. Escolha uma plataforma de freelancing e crie seu perfil. Defina sua taxa por hora e comece a se candidatar a trabalhos de Python e visualização mais simples.
  
  
• Persista
  Conseguir o primeiro trabalho pode levar tempo e ser frustrante, mas não desista. Candidate-se ao máximo de tarefas simples possível. Fale com os clientes. Mesmo que o trabalho não saia de cara, use esse tempo para conhecer a plataforma, entender os tipos de tarefas publicadas e praticar a conversa com clientes. Depois que o primeiro contrato vier, os próximos tendem a aparecer. Mesmo que leve alguns meses, tenha paciência e continue tentando.
  
  
• Feche lacunas em matemática e estatística
  Talvez você precise expandir seus conhecimentos matemáticos e estatísticos para entender os fundamentos de data science.
  
  Comece com o curso Introduction to Statistics in Python, que cobre o básico: probabilidade simples, distribuições e o teorema do limite central. Se você já domina conteúdos mais avançados, experimente Statistical Simulation in Python, com aulas sobre simulações e distribuições de probabilidade. Você também vai praticar com o NumPy do Python.
  
  
• Hora de avançar para machine learning
  Quando chegar aqui, você já estará à vontade para aprender os fundamentos de machine learning. Não esqueça de testar o que aprendeu em projetos de exemplo para ganhar confiança na aplicação prática de ML.
  
  Comece com os cursos Understanding Machine Learning e AI Fundamentals, que cobrem os conceitos básicos e ajudam você a entender como o machine learning funciona. Se você já tem conhecimentos mais avançados, faça os cursos Linear Classifiers e Cluster Analysis, com aulas de regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVMs) e K-Means.
  
  
• Aprenda o básico de deep learning
  Construir redes mais profundas ou usar modelos pré-treinados pode ajudar a resolver problemas com mais sucesso. Por isso, entender os fundamentos de deep learning é importante em data science.
  
  Comece com o curso  Introduction to Deep Learning da DataCamp.
  
  
• Atualize seu perfil
  Agora que você desenvolveu mais habilidades, é um ótimo momento para atualizar seu perfil de freelancer com suas novas competências e experiências.
  
  
• Foque em projetos de exemplo e pessoais
  Pode ser que ainda esteja difícil conseguir o primeiro trabalho freelancer. Tudo bem. Neste momento, vale a pena focar em projetos de exemplo ou, se você tiver ideias próprias na área de data science, usar isso como motivação para ganhar experiência tocando esses projetos.
  
  Assinar newsletters e artigos sobre novas tecnologias também ajuda a se manter atualizado. Reuniões com clientes nem sempre são só sobre o projeto — é comum conversar sobre tendências e novidades. Conseguir falar bem desses temas melhora muito o relacionamento e mostra que você está realmente engajado na área.

• Monitore vagas diariamente (ou de hora em hora)
  Encontrar o trabalho certo exige esforço. Sem avaliações de clientes, você tende a ficar no final da fila quando eles buscam candidatos. Verifique novas vagas todos os dias — ou de hora em hora, se possível. Ao se candidatar antes de outros freelancers, você é visto primeiro. 

• Mantenha seus clientes satisfeitos
  Às vezes vale conferir publicações anteriores dos seus clientes e oferecer sugestões ou ideias, mesmo que as vagas já tenham sido preenchidas. Eles podem valorizar a iniciativa e lembrar de você para futuros projetos.

• Formalize seu negócio
  Neste ponto, você provavelmente já percebeu que consegue fechar trabalhos como freelancer ao se esforçar e entregar bem. Agora é hora de formalizar seu negócio. Pesquise sobre impostos, taxas e demais exigências legais no seu país. Assim, você pode oficializar sua operação e sacar os pagamentos que ficaram retidos na sua plataforma favorita até agora. 

13 dicas para data scientists freelancers iniciantes

1. Escolha uma plataforma e foque nela
   É recomendável escolher uma plataforma e se comprometer com ela, porque o volume de avaliações e indicações dentro do mesmo ambiente é chave para conquistar novos trabalhos e garantir renda. Leva tempo para fortalecer seu perfil, então dedique esforço. Especialmente no primeiro ano, seus ganhos podem crescer exponencialmente. Se você dividir sua energia entre várias plataformas, pode acabar se esforçando mais para o mesmo (ou menor) resultado.
   
   
2. Crie um perfil que chame atenção
   Quando você se candidata, os clientes avaliam o perfil. Ele precisa se destacar e ser atraente para as empresas, tanto pelo conteúdo quanto pela forma de trabalhar. Mostre sua experiência em detalhes: cursos universitários e certificados, empresas por onde passou e as funções desempenhadas.
   
   
3. Comece com uma taxa por hora mais baixa
   Ao criar a conta, você não terá avaliações nem indicações, então vai precisar provar seu valor. Comece com uma taxa mais baixa e foque em conquistar boas avaliações. A taxa que você pode cobrar depende de vários fatores: país das partes envolvidas, sua experiência e o orçamento do cliente. Pesquise também as taxas de outros freelancers para definir seu preço inicial.
   
   
4. Seja respeitoso
   Mantenha sempre o respeito nas conversas. Em alguns momentos será necessário negociar, mas sua prioridade deve ser manter o cliente satisfeito.
   
   
5. Não prometa acurácia específica em tarefas probabilísticas
   Tarefas com dados são, em geral, baseadas em probabilidade. Você pode precisar aplicar machine learning e talvez não conheça bem os dados, ou o cliente pode nem ter compartilhado o dataset. Mesmo conhecendo os dados, é difícil prever uma acurácia mínima sem ter desenvolvido a solução. Além disso, os problemas reais e os dados podem diferir do que você já viu.
   
   Pode ser tentador prometer 99% de acurácia para conseguir o primeiro trabalho, mas evite se colocar nessa posição — mesmo que já tenha feito algo parecido. Sempre há o risco de algo sair do planejado e você não conseguir cumprir a promessa.
   
   
6. Mantenha o cliente informado
   Transparência ajuda. Se o cliente não pedir, não é para enviar spam, mas é positivo compartilhar os passos que você está tomando, suas ideias e no que vai trabalhar a seguir.
   
   
7. Candidate-se a trabalhos dentro da sua capacidade
   Você vai concordar com termos em contratos vinculantes. Não se candidate a algo que não tem segurança de concluir. Isso não quer dizer evitar sair da zona de conforto — mesmo sem ter feito tarefa igual antes, você pode se candidatar ao que exige suas habilidades e pesquisa. Não é preciso saber tudo de antemão: aceitar desafios é uma ótima forma de aprender. Se você acredita que consegue entregar, candidate-se.
   
   
8. Entregue algo a mais
   Como iniciante na plataforma, o foco é conquistar boas avaliações. Após concluir a tarefa, vale oferecer algum material extra, mesmo que não tenha sido solicitado. Por exemplo, um documento explicando sua solução e a arquitetura, com visuais. Isso pode render avaliações e indicações positivas.
   
   
9. Peça feedback e indicações
   No começo pode ser desconfortável pedir feedback ou referência. Mas, se você fez um bom trabalho, não há motivo para receio. A maioria dos clientes deixa feedback com prazer, especialmente quando você os ajudou bem.
   
   
10. Cuide da sua saúde física e mental
    Ser freelancer tem desvantagens. Geralmente trabalhamos sozinhos e em casa, o que pode gerar solidão. Além disso, o estilo de vida pode ficar mais sedentário e afetar a saúde. Priorize sempre seu bem-estar físico e mental.
    
    
11. Aprimore seu inglês
    Se inglês não é sua língua nativa, investir na fluência faz diferença. Quanto mais confiança no idioma, melhor sua comunicação com clientes — uma competência muito valorizada no processo de seleção.
    
    
12. Tenha confiança
    Você presta um serviço — confie na sua capacidade de entregá-lo. Como iniciante, é comum ver o cliente como um supervisor, mas essa não é a dinâmica típica entre freelancer e cliente. Sinta-se à vontade para sugerir melhorias e conduzir o processo; no fim, você é o especialista.
    
    
13. Não desista
    Conseguir o primeiro trabalho pode ser difícil. O primeiro é sempre o mais desafiador e pode parecer demais, mas não desista. Melhore o perfil, desenvolva habilidades e tente se candidatar cedo para ficar entre os primeiros. Insista — a primeira oportunidade vem, e as próximas tendem a seguir.

conclusão

No mundo da tecnologia, que muda e evolui sem parar, nós também mudamos e evoluímos. Independentemente da idade e experiência, o acesso à internet nos dá possibilidades quase ilimitadas para escolher e desenvolver nossa própria carreira. Trabalhar como data scientist freelancer é uma opção atraente para muita gente, pois oferece flexibilidade e espaço para crescimento.

Ao chegar ao fim deste artigo, você já deu o primeiro passo para se tornar um data scientist freelancer. Com base nas informações aqui, recomendamos planejar seus próximos passos e trabalhar com foco para alcançar as qualificações do trabalho e do estilo de vida que você deseja. 

Começar uma nova carreira pode ser desafiador e, na DataCamp, queremos tornar sua jornada para se tornar um data scientist freelancer o mais simples e prazerosa possível. Se quiser mais recursos para te apoiar, confira nossa Data Scientist with Python Career Track e nossa Data Scientist Certification.