Создайте источники дохода, чтобы дополнить или заменить ваши 9 до 5.
Нет никаких сомнений в том, что наука о данных - прибыльная карьера. В текущем отчете Glassdoor говорится, что средняя зарплата специалиста по обработке данных в США - во всех отраслях, во всех типах компаний, независимо от опыта работы - составляет 113,3 тысячи долларов в год. Для сравнения: средняя заработная плата в США за первый квартал 2020 года составляет 49,7 тысячи долларов.
Теперь это только для США, и фактические цифры различаются от страны к стране, но предположим, что коэффициенты более или менее одинаковы - в среднем специалист по обработке данных зарабатывает примерно в 2 раза больше, чем средний житель в любой точке мира.
Но как можно перейти от 113 000 до 200 000 долларов, работая на одной и той же работе?
Вот где в игру вступает сила побочного дохода. И у вас, как у специалиста по обработке данных, есть возможность заработать на этом много.
На то есть несколько причин. Давайте изучим тенденции в науке о данных и машинном обучении с помощью Google Trends:
Это данные за 5 лет, и, похоже, существует сильная связь между этими двумя терминами (как и ожидалось). Также мы ясно видим, что тенденция положительная. Сомневаюсь, что в ближайшее время можно ожидать кардинальных изменений.
Еще одна очевидная причина - очевидная ценность ваших навыков. Я вижу так много новичков в различных группах на Facebook, которые задают вопросы, на которые любой с 6-месячным опытом может ответить, не беспокоясь. Обучать основам для начинающих могло бы быть жизнеспособным способом, но об этом чуть позже.
В сегодняшней статье я поделюсь с вами тремя основными способами получения дополнительного дохода, которые я использую ежедневно. Эти 3 позволили мне увеличить свой заработок в 2,5 раза менее чем за год. Большая часть побочного дохода поступает от чаевых №1, так что давайте сразу перейдем к нему.
# 1: ведение блога
Ведение блога влияет на все аспекты вашей профессиональной жизни. Я посвятил этой теме всю статью, поэтому не стесняйтесь ее читать:
Напомним, основные преимущества ведения блога:
- Вы изучаете вещи более глубоко
- Отличный строитель репутации - приводит к большему количеству предложений о работе
- Потрясающий потенциал заработка
Я советую вам просмотреть статью, чтобы получить более подробные объяснения, так как это всего лишь 5-минутное чтение. Написание статей по науке о данных или статей на любую техническую тему требует, прежде всего, хорошего понимания темы. Чтобы стать успешным блоггером, вы должны объяснять сложные темы самыми простыми словами, что в дальнейшем поможет вашему пониманию.
Я знаю, о чем вы сейчас думаете - мне нужны годы и годы опыта, прежде чем я начну писать - и это далеко от истины. На самом деле вам нужно быть всего на шаг впереди своего целевого читателя. Вот и все. Позвольте мне уточнить.
Допустим, вы хотите написать об Анализе главных компонентов. Для этого вам необходимо хорошее понимание темы, а ваш целевой читатель - это либо тот, кто ничего не знает о PCA, либо не понимает ее достаточно хорошо. Следовательно, вы всего на шаг впереди своего читателя, поскольку знаете PCA достаточно хорошо, чтобы его объяснить.
Кроме того, написание учебной статьи - это в первую очередь отличная мотивация для изучения какой-либо темы. Просто расслабьтесь и не переусердствуйте. Никто не будет возмущаться, что вы ошиблись в некоторых моментах, и даже если кто-то это сделает, это их проблема.
По-прежнему высока вероятность того, что кто-то, кому больше нечем заняться, исправит вашу грамматику, даже если вы все сделаете правильно, поэтому просто научитесь игнорировать это.
# 2: Обучающие видео
Я обнаружил, что обучающие видео - отличный способ дополнить ваш блог. Обсуждение одной и той же темы в текстовом и видеоформате делает ваш контент более заметным.
Не все хотят читать сложную техническую статью. Кроме того, некоторые темы слишком наглядны, чтобы их можно было подробно объяснить с помощью текста. Я всегда помню видео по линейной алгебре с 3Blue1Brown.
Можете ли вы представить себе изучение сложных тем, таких как линейная алгебра, по учебнику? Скорее всего, именно так вы выучили ее в первую очередь, но насколько хорошо вы понимали?
Я готов поспорить, что вы помните, как рассчитывать вещи просто ради экзамена, но полностью упустили общую картину того, как все работает на визуальном уровне. В этом нет ничего постыдного, ведь мы все там были. Повторяю - некоторые вещи лучше всего объясняет видео.
Хорошо, каковы ваши варианты создания видео по науке о данных?
Ну, первый и самый очевидный - YouTube. Вы можете загружать туда практически все, что не нарушает их политику в отношении содержания, но для новичков это сложно монетизировать. Позвольте мне объяснить почему.
Чтобы монетизироваться на YouTube, вам нужно не менее 1000 подписчиков и не менее 4000 часов публичного просмотра за последний год. А это не такая уж простая задача для новичка. Моего канала пока нет, но надеюсь скоро будет. Вам нужно потратить много часов, прежде чем вы увидите результаты, а создание видео в целом занимает гораздо больше времени, чем вы думаете.
Я знаю, что почувствовал усталость AF после того, как снял свое первое видео, хотя у меня уже был подготовлен код.
Но я не носитель английского языка
Я тоже, и мне не очень нравится говорить по-английски для всего мира. Погуглите славянские акценты - вы сразу поймете, почему. Вы могли либо:
- Просто соси это и делай это в любом случае
- Используйте программное обеспечение для преобразования текста в речь
Последний вариант меня устроил, так как эти инструменты со временем становятся лучше. IBM’s Watson TTS - отличный способ дешево начать работу.
Если вы думаете, что YouTube слишком загружен, есть другие платформы, которые стоит рассмотреть. На ум приходит Udemy, но у меня нет опыта работы с ними, поэтому я оставлю это вам для исследования.
# 3: Партнерский маркетинг
Время от времени вы будете читать отличную книгу или смотреть отличный курс. Нет причин не делиться этим со своей аудиторией, если вы думаете, что им это может пригодиться.
Вы можете порекомендовать книгу или курс двумя способами:
- Через обычную ссылку
- По партнерской ссылке
Единственная разница в том, что партнерские ссылки будут приносить вам немного денег за каждую покупку / подписку, а обычные - нет. Если кто-то решит использовать книгу или курс, тип ссылки для него не имеет значения. Кроме того, если им понравится ваш контент, скорее всего, они захотят вас поддержать.
Одна из моих недавних статей - отличный пример этой идеи:
Итак, вкратце, я прочитал отличную книгу. Я был на 100% уверен, что хоть кто-то из моей аудитории может извлечь из этого пользу, поэтому написал небольшой обзор и разместил партнерскую ссылку. Это беспроигрышная ситуация.
Однако вам следует быть осторожными с партнерским маркетингом. Я никогда не буду рекомендовать то, что я лично не читал и не смотрел и не удовлетворен на 100%. Это большой запрет партнерского маркетинга, поскольку читатели могут легко почувствовать, когда вы не понимаете, о чем говорите.
Итак, с чего начать?
У Amazon есть отличная партнерская программа, которую я использую, чтобы рекомендовать качественные книги.
У Udemy есть отличная программа, которую я использую, чтобы рекомендовать онлайн-курсы.
Прежде чем ты уйдешь
У вас как у специалиста по данным, есть большой потенциал заработка, и его не следует ограничивать только тем, что компания, в которой вы работаете, готова вам платить. Если со временем увеличить размер вашей побочной суеты, ваш доход гарантированно удвоится. Вам решать, пока это не произойдет, но это неизбежно.
Затем вы можете выбрать, стоит ли на самом деле 9–5, поскольку большая часть вашего побочного дохода будет пассивной, а это означает, что вам не нужно на самом деле работать для этого.
Просто не торопитесь и доверяйте процессу. Вы доберетесь туда.
