如何成为自由职业数据科学家常见问答
自由职业数据科学家的收入有多少？
自由职业数据科学家的收入高度取决于其技能、经验和好评数量。初级与高级数据科学家的区间差异较大。时薪可从每小时 10 美元到 300 美元不等。根据这份研究，平均而言，新手数据科学家收费约每小时 50 美元，而拥有硕士或博士学位的资深从业者约为每小时 100 美元。
成为自由职业数据科学家需要大学学位吗？
在第 1 部分中，我们回顾了所有自由职业数据科学家应具备的技能。在大学里，您可以获得大部分所需的硬技能和软技能，这意味着如果您拥有学位，就有证据证明您学过这些技能。然而，如果您通过训练营或自学视频获得这些知识，也完全可行；方法得当的情况下，足以帮助您获得并高质量地交付数据科学工作。
如前所述，这一职业中最关键的因素，是在个人资料中拥有足够多的正面评价。当客户查看您的评价时，您将赢得大多数客户的信任，但也有一些客户可能要求您具备学士、硕士，甚至博士学位。拥有学位将为您打开许多大门，并让您更自信。无论如何，只要您业务能力强，没有学位也不会成为成功的主要障碍。
拿到第一份自由职业工作需要多长时间？
我在哪里申请自由职业数据科学的工作？
我们在第 1 部分中提到过几个自由职业网站。这些网站为自由职业者与客户之间的互动提供平台，客户可以发布职位，自由职业者可以申请。
在数据科学领域，就活跃的数据科学职位发布数量与高技能活跃自由职业者数量而言，前三大平台是Upwork、Toptal和Fiverr。您可以轻松在这些平台上创建个人资料。但其中一些不允许您直接申请职位，可能要求您事先通过技术面试与英语水平测试。另一些则仅出于安全及验证付款与税务信息的原因核验您的身份。之后，您即可直接申请任意数量的职位。
有些平台对申请职位收取费用，但通常金额较小。此外，在您首次创建个人资料时，这些平台通常会提供一些免费申请令牌，帮助您起步。如果想申请更多职位，则需要为这些令牌付费。在某些情况下，如Upwork，如果您与客户沟通良好、积极回复职位邀请，平台会因您的活跃度而提供免费令牌。
在第 1 部分中，我们介绍了选择这条道路的利弊，讨论了您需要具备的各类硬技能和软技能，并了解了与潜在客户建立联系的一些最佳平台。在第 2 部分中，我们将概述您需要采取的具体步骤来开启旅程，并提供一份面向初学者的建议清单。
自由职业数据科学完整路线图
以下自由职业数据科学路线图可作为您踏上自由职业之路的实用指南。您不必从第一个步骤开始——可以直接跳到与您当前经验相匹配的步骤。否则，如果您毫无经验、从零起步，可以从最开始的步骤开始。
Python 和 R 是数据科学家广泛使用的编程语言。我们建议从 Python 入门，因为作为初学者，您会有更多机会。通过 DataCamp 的开始学习 Python，从Python 入门课程起步。如果您已掌握基础，请参加我们的快速Python 测评，我们将为您提供个性化学习计划，帮助您专注提升最需要的技能。您还可以查看我们的为产品分析编写函数项目，获得编写简洁、可维护 Python 函数的实践经验。
仅有基础通常不足以获得第一份工作。您应熟悉 Python 常用的编程包，如 NumPy、SciPy、Pandas、Scrapy、Matplotlib 等。还应了解其背后的理论，并练习数据结构、算法和面向对象编程。
您可以通过参加我们的Python 进阶课程来提升 Python 技能。我们还提供实践项目调查《办公室》中的奈飞电影与嘉宾明星。
现在是时候学习 SQL（结构化查询语言）以及关系型与非关系型数据库了。通过学习，您将掌握如何在数据库中检索、写入和处理数据。
通过 DataCamp 的SQL 入门课程开始学习，该课程将教授基础知识，如如何通过高效优化的数据库查询来筛选、分组和排序数据。或者，如果您已了解基础，请参加我们的快速SQL（PostgreSQL）数据分析测评，我们将为您提供个性化学习计划。
在此步骤中，您应熟悉 Python 中的一些可视化库，并练习最常见的技术。
从 DataCamp 的理解数据可视化课程开始学习，该课程将教您如何为数据集选择最佳可视化方式，以及如何解读直方图、散点图、折线图、柱状图等常见图表类型。如果您已有更高阶的数据可视化技能，试试Matplotlib 数据可视化入门，涵盖时间序列绘图、定量比较与统计可视化。通过本课程，您将获得对 Matplotlib（最受欢迎的数据可视化包之一）的实操经验，并提升 Python 技能。
现在，您已准备好申请基础任务。选择一个自由职业平台并创建个人资料。设置您的时薪，开始申请基础的 Python 和可视化类工作。
拿到第一份工作可能需要时间，您也可能会感到沮丧，但不要放弃。尽可能多地申请简单的任务。与客户保持联系。即使暂时还拿不到工作，也利用这段时间熟悉平台及其上发布的任务类型，并练习与客户沟通。一旦拿到第一份工作，后续机会会接踵而至。即使需要几个月，也请耐心坚持。
您可能需要拓展已有的数学和统计知识，以便理解数据科学的基础。
从 DataCamp 的Python 统计学入门开始学习，课程将教授简单概率计算、分布与中心极限定理等基础内容。如果您已有更高阶的概率与统计技能，试试Python 统计仿真，学习仿真与概率分布。您还将获得使用 Python 的 NumPy 包的实践经验。
当您达到这一水平，便会对机器学习基础感到得心应手。别忘了在示例项目中检验新知识，以便在可能的情况下自如应用机器学习。
从 DataCamp 的理解机器学习与AI 基础开始学习，掌握基本概念并理解机器学习的运行原理。如果您已有更高阶的机器学习技能，试试线性分类器与聚类分析课程，学习逻辑回归、支持向量机（SVM）与 K-Means。
构建更深的网络或使用现有的预训练网络，可能有助于更成功地解决问题。这就是为什么在数据科学中学习深度学习基础很重要。
从 DataCamp 的 深度学习入门课程开始学习。
既然您已获得更多技能，现在正是用新能力与经验更新自由职业资料的好时机。
您可能仍然难以拿到第一份自由职业工作。这完全没问题。此时，您或许应将重心转向示例项目；或者如果您在数据科学领域有任何项目想法，通过动手做这些项目来积累经验，会是很好的激励。
订阅关于新技术的文章也有助于您及时了解该领域的最新动态。客户会议并不总是只谈项目，您经常会参与有关新技术和趋势的交流。能在这些话题上进行沟通，有助于显著改善与客户的关系，并让他们感到您对自己的领域真正投入。
找到适合您的工作需要付出努力。不幸的是，作为没有客户评价的自由职业者，当客户寻找新候选人时，您会排在队尾。您应尽量每天甚至每小时查看新职位。如果您比其他自由职业者更早申请，就会更先被看到。
有时，查看客户之前的职位发布并提出建议或想法是有益的，即使这些职位已经分配给他人。客户可能会对此表示认可，并更愿意在未来的职位中优先考虑您。
到这一步，您可能已经意识到，只要努力并成功交付工作，就能获得自由职业机会。现在，您有信心依法开启自由职业业务。请研究您所在国家的税务、自由职业者费用以及其他法律要求。然后，您即可正式启动业务，并领取此前在您常用的自由职业平台上累计的款项。
面向初学者的 13 条自由职业数据科学建议
建议选择一个自由职业平台并长期投入，因为您在该平台获得的评价和转介绍数量，是确保您获得更多工作、从而保证收入的关键。打造强有力的个人资料需要时间，您需要为此付出努力。尤其是在第一年，您的收入可能会呈指数增长。如果将精力分散到多个平台，最终可能需要付出更大努力，却只能获得同样甚至更少的成果。
当自由职业者申请工作时，客户会通过查看个人资料来评估候选人。您的资料需要在众多候选中脱颖而出，并在信息内容与工作方法上都能吸引目标公司。请详细展示您的经验，包括学位与证书、曾就职的公司以及所担任的角色。
当您首次在自由职业平台创建账号时，没有任何评价或转介绍，因此需要先证明自己。以较低的时薪起步，首先专注于获得好评。您可要求的费率取决于多种因素，例如双方所在国家、自由职业者经验以及客户预算。建议也去调研其他自由职业者的时薪，以帮助您确定自己的初始费率。
与客户沟通时始终保持尊重。您有时需要与他们协商，但首要任务始终是让客户满意。
与数据相关的任务往往基于概率。您可能需要应用机器学习，但对数据不熟悉，或者客户尚未与您共享数据集。即使您了解数据，在尚未开发出解决方案前，也无法准确预测任务的最低准确率。此外，现实世界中的问题或您获得的数据，可能与您之前处理的不同。
为了获得第一份工作，您可能会想承诺 99% 的准确率，但即使之前做过类似任务，也不应把自己置于这种境地。始终存在风险：某些环节可能出错，导致您无法兑现承诺。
保持客户知情更好。如果对方没有要求，您不该频繁打扰；但适时告知您正在采取的步骤、分享您的想法以及下一步计划开展的工作，总是有益的。
您将与客户签订具有约束力的合同约定条款。不要申请那些不确定能完成的工作。但这并不意味着您不该有自信、也不该尝试超出舒适区的角色。即使从未做过类似任务，只要需要您的技能与研究，您也可以申请。您不必事先知道一切；承担以前没做过的新角色是很好的学习方式。如果您认为可以完成一项任务，就去申请。
如前所述，如果您是平台新手，应优先考虑获得好评。在完成任务后，即使客户未提出要求，提供一些额外成果也是不错的主意。例如，准备一份包含可视化内容、解释您的工作与架构的文档。这可能成为客户给出积极评价与转介绍的理由。
作为初学者，自由职业者在索取转介绍或反馈时可能会感到为难。但如果您自认为工作出色，就无需担心。大多数客户都乐于留下反馈，尤其在您帮助到他们并完成得很好的情况下。
众所周知，自由职业也有一些劣势。例如，自由职业者通常独自一人在家工作，可能会感到孤独。这也容易导致相对久坐的生活方式，进而对健康与体能造成不利影响。始终将身心健康放在优先位置。
如果英语不是您的母语，提高英语水平是个好主意。对语言越自信，您与客户的沟通就会越顺畅，而这往往是职位发布方在筛选过程中看重的关键能力。
作为服务提供者，您需要对自己提供服务的能力保持自信。作为第一次做自由职业者，您可能会把客户当作某种主管，但这在自由职业者与客户的关系中并不常见。您应当有能力提出改进建议并引导他们完成流程；毕竟，您才是专家。
拿到第一份自由职业工作可能会很难。第一份总是最难的，这确实会让人感到压力山大，但不要放弃。完善您的个人资料、提升技能，并尽量提前申请职位，至少争取做前五位申请者之一。坚持不懈，您终将拿下第一份工作，随后机会自然会接踵而至。
结论
在瞬息万变、不断发展的科技世界里，我们也在不断改变与成长。无论年龄与经验如何，互联网都为我们选择与发展自己的职业提供了无限可能。对于许多人而言，从事自由职业数据科学是一条极具吸引力的职业道路，因为它为灵活性与自我成长留出了广阔空间。
读到本文结尾，您已迈出成为自由职业数据科学家的第一步。请牢记文中信息，规划好接下来的行动，并为实现理想工作与生活方式所需的资质而努力。
开启一份新职业不易，因此在DataCamp，我们致力于让您成为自由职业数据科学家的旅程尽可能轻松且愉快。若您希望获得更多助力资源，请查看我们的Python 数据科学家职业路径以及数据科学家认证。