Как заработать больше денег в качестве специалиста по данным?

Монетизируйте свои навыки машинного обучения и заработайте состояние

Наука о данных, без сомнения, сегодня самая востребованная область. Неудивительно, что специалисты по данным с профессиональными навыками получают щедрое вознаграждение на работе по всему миру.

Тем не менее, иметь побочную суету, которая приносит пассивный доход, всегда приятно. Для некоторых это помогает погасить долги, а для других - это возможность раскрыть свой творческий потенциал и заработать больше денег в том, что может стать потенциальной империей будущего.

Теперь вы можете быть специалистом по данным, который чувствует себя комфортно на текущей работе, или начинающим, стремящимся проникнуть в науку о данных. Тем не менее, идеи, которые я собираюсь предложить, безусловно, помогут вам повысить квалификацию, получить хороший дополнительный доход в качестве специалиста по данным и, что наиболее важно, стать вашим собственным начальником.

Монетизируйте наборы данных и представляйте свои модели с помощью API

Несмотря на ажиотаж и спрос вокруг науки о данных, нет ничего удивительного в том, что всю тяжелую работу выполняют более крупные фирмы. Этот факт иногда может заставить начинающего специалиста по обработке данных чувствовать себя немного подавленным, когда он начинает самостоятельно.

Так что выпуск супер-крутого продукта на базе искусственного интеллекта, который будет конкурировать с лучшими в бизнесе, может быть не самой лучшей идеей. Крупные корпорации могут легко уничтожить зарождающиеся стартапы, которые кажутся угрозой их собственной монополии.

Вместо этого можно легко определить нишевые проблемы, которые технологические гиганты слишком заняты, чтобы ими заниматься. Впоследствии исследуйте и раскопайте необработанные наборы данных. Определите ценность и понимание данных, которые могут предложить потенциальным клиентам.

В конечном итоге вы можете очистить данные и передать их своим целевым клиентам. В качестве альтернативы вы можете создать модель машинного обучения из своего решения и развернуть ее с помощью простого в использовании API. Такие платформы, как RapidAPI, предлагают хорошую торговую площадку для распространения и монетизации API. Многие разработчики, не имеющие опыта в области машинного обучения, с нетерпением ждут, когда такие API-интерфейсы будут подключаться к их приложениям.

Еще лучше, попробуйте сотрудничать с разработчиками мобильных приложений и создавать приложения на основе машинного обучения. Я знаю, я знаю, что благодаря достижениям в Core ML и TF Lite сегодня возможен вывод на устройстве и повторное обучение. Тем не менее, существует множество вариантов использования, которые экосистема Mobile ML в настоящее время не использует и не оптимизировала.

Например, сегодня модель StyleGAN занимает огромное место при отправке в приложение. Таким образом, вы можете предлагать собственные облачные решения и предоставлять их через API для приложений. Любая забавная, креативная, нестандартная модель преобразования изображений имеет большие шансы на широкое распространение.

Несмотря на насыщение рынка приложений на протяжении многих лет, приложения искусственного интеллекта на основе машинного обучения открыли пустоту, которую вы можете использовать и получать регулярный доход от Google и Apple App Store.

Помогайте малому бизнесу, выполняя консультационную работу

Фриланс - очень желанный вариант, и он действительно обеспечивает надежный источник дохода. Такие сайты, как Upwork и freelancer.com, полны возможностей для специалистов по данным. Но потом, чтобы найти хорошего клиента, который также хорошо платит, может потребоваться время. Кроме того, часто, когда дело доходит до данных, многие компании скептически относятся к найму подрядчика из-за личных проблем и предпочитают выбирать кого-то, кто может работать на месте полный рабочий день.

Итак, один из самых простых способов начать консультационную работу - это помочь людям и предприятиям вокруг вас. Есть много малых предприятий, которые владеют тоннами данных, но находятся далеко от науки о данных и машинного обучения.

Однако местные компании нередко пугаются таких модных словечек, как машинное обучение и искусственный интеллект. Многие из них считают, что ИИ потенциально может автоматизировать или убить их работу. Но тогда ваша роль - развенчать такие заблуждения и помочь разработать стратегии для их данных.

Начните с того, что спросите у местных представителей малого и среднего бизнеса, есть ли у них какие-либо потребности в данных. Затем предложите решения о том, как ваши навыки могут помочь им в принятии более эффективных решений в отношении данных. Это может быть что-то столь же простое, как прогнозирование спроса на их товары и прогнозирование будущих продаж. Или, может быть, предложить создать для них рекомендатели продуктов и системы обнаружения мошенничества.

Возможно, эта побочная суета может быть не столь выгодной с финансовой точки зрения, но она, безусловно, может помочь вам в развитии сети и налаживании партнерских отношений.

Начните вести блог, чтобы учить, учитесь и зарабатывайте

Ведение блога - один из лучших способов использовать и отточить свои навыки специалиста по данным. Фактически, не только специалисты по данным, но и разработчики должны делиться своими знаниями в статьях, подкастах или видео.

Теперь, чтобы заработать состояние на блогах не для всех в одночасье и, безусловно, требует значительного времени, усилий и настойчивости. Но все же вы можете начать прямо сегодня, будь то через такие сайты, как Medium и YouTube, или с хостинга собственного веб-сайта, или продажи видеокурсов (Udemy - хорошая стартовая площадка) или электронных книг. Для монетизации личных блогов можно выбрать доход от рекламы или искать спонсорство через такие платформы, как Patreon.

На мой взгляд, каждый специалист по данным должен вести блог, поскольку он помогает документировать вашу работу, охватить более широкую аудиторию, оставаться в курсе тенденций, завоевывать доверие для получения достойных проектов и генерировать устойчивый источник дохода в долгосрочной перспективе.

Попробуйте алгоритмическую торговлю. Но не в одиночку.

Анализ фондового рынка, прогнозы криптовалют, недвижимость, ставки на спорт - все это сегодня взаимосвязано с наукой о данных.

Поэтому для специалистов по данным естественно смотреть на мир финансов, пытаясь использовать свои навыки для зарабатывания денег. И это тоже кажется интересным способом заработка, поскольку ваш код в реальном времени влияет на доход.

Но я хочу заявить, что алгоритмическая торговля - самый рискованный способ заработка. Фактически, говоря прямо, большинство специалистов по данным фактически не зарабатывают денег, а только сжигают свой капитал.

Во-первых, помимо науки о данных, алгоритмическая торговля требует больших финансовых знаний и твердого представления о том, как работает фондовый рынок. Несмотря на наличие технических индикаторов тренда, таких как RSI и MACD, которые можно использовать в скриптах Python, все же необходимо разработать несколько стратегий и протестировать их на десятках параметров.

Даже если специалисту по данным удастся осуществить это и получить приличную точность, все равно играть с реальными данными - это совсем другая игра. Все основные хедж-фонды сегодня уже используют своих собственных торговых роботов для алгоритмов (основанных на сотнях параметров и хорошо проверенных стратегиях) в повседневной торговле. Управляющие хедж-фондами могут очень быстро расшифровать алгоритмические торговые модели и сломать их, как только вы вложите хорошую сумму денег. Хуже того, они могут изменить свои стратегии, чтобы вы понесли огромные убытки.

Так что я бы, конечно, не рекомендовал заниматься алгоритмической торговлей на реальные деньги самостоятельно. Вместо этого, если вам случится разработать торговый алгоритм, который дает проверенные результаты при обратном тестировании, передать его брокеру всегда будет более безопасным способом заработать деньги.

Заключение

Также есть соревнования Kaggle, и они дают огромные награды победителям. Но я сознательно не стал подробно рассказывать об этом, так как шансы заработать ничтожно малы. Тем не менее, Kaggle обеспечивает хорошую кривую обучения, а также помогает расширять вашу сеть.

Я надеюсь, что многочисленные идеи, упомянутые выше, вдохновят вас на подработку в качестве специалиста по данным. Побочная суета - это первый камень в потенциальную бизнес-империю, который помогает сохранить дух предпринимательства.

Вот и все. Спасибо за прочтение.