Уроки были извлечены. И хорошо, и плохо.
Все хотят сводить концы с концами. Я знаю, что.
С тех пор, как я перешел в область науки о данных, я был только поражен тем, насколько велик потенциал для работы, и это только начало.
Моя стажировка в стартапе Data Science по-настоящему поразила меня и показала, насколько долгим на самом деле путь. Это был отличный опыт, поистине открывший мне глаза, но он не очень помог мне, когда дело дошло до удовлетворения моих финансовых потребностей.
Да, я учился, но не зарабатывал достаточно денег, чтобы жить дальше. Поэтому мне пришлось обратиться к другим источникам, где я мог удовлетворить свои финансовые потребности.
Я не хотел выполнять какую-либо работу, не имеющую отношения к данным или программированию, поскольку считал, что это скорее отвлечет, чем поможет.
Так что же я сделал? Я решил обратиться к фрилансеру.
У меня уже был предыдущий опыт предложения услуг фрилансера на таких веб-сайтах, как Fiverr, но ни одного, когда дело касалось науки о данных или программирования в целом.
Так что же я сделал? Я сделал то, что знал лучше всего. Я разместил рекламу на Fiverr.com, предлагающую услуги фрилансера в области науки о данных на Python.
Были доступны и другие варианты, такие как Upwork и Freelancer, но я решил придерживаться одной платформы (по крайней мере, для начала).
Изначально никто не проявил интереса, но к декабрю начали поступать запросы, и я начал кое-что делать.
Полученные мной проекты были в основном небольшими задачами, связанными с очисткой наборов данных, созданием визуальных элементов и обучающих моделей на Jupyter Notebooks, или были запросами студентов, которые хотели понять концепцию машинного обучения.
Это не было чем-то очень сложным или чем-то, чего я никогда раньше не делал. Но к середине декабря ко мне обратились с просьбой о большом и очень сложном проекте, который действительно заинтересовал меня.
Финансовый консультант подошел ко мне с заданием, в котором он хотел собрать финансовые данные о более чем 4000 зарегистрированных на биржах американских компаний на различных фондовых биржах США за последние двадцать лет и представить их с помощью интерактивного интерфейса.
Эта задача была для меня совершенно чуждой, так как я не знал, с чего начать.
Первый вариант, который пришел мне в голову, был сбор данных для 4000 компаний вручную, но это было слишком много времени и не было разумным подходом.
Я знал, что есть лучший подход к этой проблеме, и после небольшого исследования я наткнулся на Alpha Vantage и Financial Modeling Prep.
Оба этих сайта предлагали данные для более чем 7000 компаний за последние 30 лет и предлагали всевозможные финансовые коэффициенты и показатели.
Я решил пойти с Financial Modeling Prep, поскольку их документация была довольно простой и удобной для пользователя.
Все, что нужно было сделать пользователю, - это отправить запрос, и API вернет информацию для этого конкретного запроса, а подготовка к финансовому моделированию предложит неограниченное количество запросов.
Продолжал возникать ряд проблем, например, насколько достоверны данные, поскольку не было возможности гарантировать, что такие огромные объемы данных будут точными на 100 процентов.
Но со временем все проблемы были решены, и клиент остался более чем доволен ходом работы над продуктом.
Имея опыт работы с Python, я использовал Django в качестве серверной части своего приложения и Angular в качестве клиентской части.
В общем, клиент заплатил мне 800 долларов за все это приложение, а в январе я заработал около 980 долларов только на фрилансе.
Как начать фриланс
Мой совет номер один для всех, кто хотел бы заняться Python Freelancing:
- Недостаточно обещано и выполнено больше.
Превзойдите ожидания своего клиента, и он обязательно превратится в постоянного клиента. Покажите клиенту, что вы приложили больше усилий, чем обещали, и у него разовьется чувство уважения к вашему ремеслу. - Будьте честны
Я не могу достаточно подчеркнуть этот момент. Всегда держите своего клиента в курсе того, где вы находитесь в проекте. Если есть препятствие, не сдерживайтесь. Дайте ему знать немедленно - Начните с малого и будьте терпеливы
Когда я начинал, у меня не было отзывов, которые говорили бы в пользу моего мастерства. Я только что вошел в мир Python Freelancing, и, как и в любом другом деле, нужно время и терпение, чтобы сделать себе имя.
Никогда не расстраивайтесь, если не поступают предложения или люди не назначают вам правильную цену к вашим услугам. Первоначально со всем этим придется столкнуться, чтобы создать основу. - Не сдавайтесь
Название говорит само за себя. Просто не уходи. Продолжайте экспериментировать и продолжайте пытаться. Что-то произойдет, и Вселенная ответит. Вам просто нужно придерживаться того, что вы делаете
Вывод
Поскольку концепция «Работа из дома» становится все более популярной, фриланс будет только расти. Я, например, считаю, что это не только хороший источник дохода, но и отличное средство обучения. Да, бывают времена, когда все становится трудным. Но это со всем стоящим. В конце концов, это зависит от человека и его целей.
Следуйте за мной в Instagram или, если вам нужна помощь / помощь в ваших проектах Python / Data Science, свяжитесь со мной на Fiverr.
