सस्ते के लिए अपने फ्रीलांस डेटा विज्ञान व्यवसाय को बूटस्ट्रैप करना

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एक फ्रीलांस डेटा विज्ञान व्यवसाय शुरू करना रोमांचक और चुनौतीपूर्ण दोनों हो सकता है। प्रौद्योगिकी से लेकर व्यापारिक पक्षों तक, किए जाने वाले निर्णय बहुत हैं। इन विकल्पों में से कुछ से संबंधित चिंता का अनुभव हो सकता है।

यह लेख आपको एक आला चुनने, ग्राहकों को खोजने और अपने व्यवसाय को प्रभावी ढंग से स्केल करने में मदद करने के लिए एक स्पष्ट, व्यावहारिक मार्गदर्शिका प्रदान करता है। चाहे आप अभी शुरू कर रहे हों या बढ़ने के लिए देख रहे हों, आपको सफल होने के लिए कार्रवाई योग्य कदम मिलेंगे।

निम्नलिखित चरण एक अधिक लाभदायक फ्रीलांस डेटा वैज्ञानिक बनने के तरीके पर अमूल्य, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

1। एक आला चुनना

एक छाता अनुशासन के रूप में डेटा विज्ञान में कई विशेषज्ञता शामिल हैं, जिनमें शामिल हैं, लेकिन सीमित नहीं हैं:

• यंत्र अधिगम
• कृत्रिम बुद्धि
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
• कंप्यूटर दृष्टि
• भविष्य बतानेवाला विश्लेषक
• आंकड़ा अभियांत्रिकी

(और भी बहुत कुछ!)

एक पेशे के विभिन्न पहलुओं के बारे में अच्छा सामान्य पृष्ठभूमि ज्ञान होना महत्वपूर्ण है (इस मामले में, डेटा विज्ञान), एक को चुनना और मुख्य क्षमता हासिल करने के लिए इसे गहराई से सीखना और महारत आपको अलग कर देती है। यह फोकस आपको उस क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा के साथ रखने में सक्षम बनाता है, बजाय एक जगह से दूसरे में हर चीज के उथले ज्ञान के साथ। एक डेटा साइंस आला चुनने पर विचार करें जो आपके दीर्घकालिक हितों के साथ संरेखित करता है, जिसे आप काम करने में आनंद लेते हैं, और जो आपकी ताकत के लिए खेलता है। फिर, इसकी महारत हासिल करें।

2। डेटा विज्ञान के लिए आवश्यक मौलिक उपकरण

किसी भी व्यवसाय के साथ, ऐसी बुनियादी आवश्यकताएं हैं जिन्हें शुरू करते समय पूरा किया जाना चाहिए। हम उन्हें दो श्रेणियों, भौतिक और सॉफ्टवेयर में विभाजित करेंगे, और फिर आला-विशिष्ट उपकरणों को सूचीबद्ध करेंगे।

भौतिक उपकरण

• एक काम करने वाला कंप्यूटर (लैपटॉप या डेस्कटॉप)
• एक किफायती कार्यालय सेटअप, जिसमें निरपेक्ष आवश्यकता भी शामिल है: एक डेस्क और एक कुर्सी!
• एक राउटर, Mifi, या कोई अन्य स्थिर इंटरनेट एक्सेस मीडियम

सॉफ़्टवेयर उपकरण

यहां कुछ आवश्यक सॉफ़्टवेयर टूल दिए गए हैं, जिन्हें आपको अपने व्यवसाय को शुरू करते समय ज्ञान की आवश्यकता होगी:

• प्रोग्रामिंग लैंग्वेज (पायथन, आर, एसक्यूएल)
• पायथन और आर (पांडा, न्युमपी, डीपीएलआर, और टिडीर) में डेटा हेरफेर और रैंग्लिंग
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Matplotlib, Seaborn, GGPLOT2, पावर BI/झांकी)
• बड़े डेटा टूल जैसे: अपाचे स्पार्क (बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित करने के लिए), Hadoop (बड़े पैमाने पर वितरित डेटासेट के भंडारण और प्रसंस्करण के लिए), डेटाब्रिक्स (डेटा-केंद्रित संचालन के लिए उपकरणों के एकीकृत सेट के साथ प्लेटफ़ॉर्म)
• मशीन लर्निंग टूल्स जैसे: Scikit-Learn (क्लासिक मशीन लर्निंग ऑपरेशंस और मॉडल बिल्डिंग के लिए), TensorFlow या Pytorch (डीप लर्निंग के लिए), फेस मॉडल (ट्रांसफार्मर और एनएलपी संचालन के लिए ट्रांसफॉर्मर और बर्ट)
• संस्करण नियंत्रण उपकरण जैसे: Git और GitHub/GitLab अन्य पेशेवरों और कोड संस्करण के साथ सहयोग के लिए
• सीखने और डेटासेट प्लेटफॉर्म ऐसे: कूड़ाजो समाधानों के साथ -साथ प्रतियोगिताओं के अभ्यास और निर्माण के लिए उपयोग किए जाने वाले मुफ्त डेटासेट प्रदान करता है, Google Colabजो एक होस्टेड जुपिटर नोटबुक सेवा है जो मशीन लर्निंग संचालन के लिए मुफ्त GPU/TPU एक्सेस प्रदान करती है, Coursera और उग्रताजो कुछ उत्कृष्ट शिक्षण प्लेटफ़ॉर्म हैं, जिन पर आपके डेटा विज्ञान कौशल को सुधारना है।

ऊपर उल्लिखित भौतिक और सॉफ्टवेयर टूल आपके डेटा विज्ञान व्यवसाय के लिए काफी हद तक अपेक्षित हैं। आपको अधिक उपयोगी उपकरणों का पता लगाना चाहिए जो आपके चुने हुए आला में यहां छोड़े गए हों।

3। एक ऑनलाइन उपस्थिति का निर्माण

एक फ्रीलांसर के रूप में नेटवर्किंग और ऑनलाइन उपस्थिति बनाने की आवश्यकता को अधिक नहीं किया जा सकता है। लोगों को जो वे देखते हैं, और आपके अधिकांश संभावित ग्राहक आपको वास्तविक जीवन में नहीं जान पाएंगे। एक ऑनलाइन उपस्थिति वह पुल है जो आपको उनसे जोड़ता है। एक लोकप्रिय कहावत है: “जो कुछ भी नहीं देखा जाता है वह कुछ भी नहीं के लिए गिनती नहीं है।“एक फ्रीलांसर के लिए भी यही कहा जा सकता है, जिसकी ऑनलाइन उपस्थिति नहीं है।

सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म अपने आप को वहां से बाहर रखना और अपने शिल्प को प्रचारित करना आसान बनाते हैं। यह आपको साथी पेशेवरों के साथ जुड़ने में मदद करता है, दूसरों से सीख रहा है, उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं के बारे में जानें, और अंततः संभावित ग्राहकों तक पहुंचें। कुछ ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म जिन्हें आप शामिल होने और सक्रिय होने पर विचार करना चाहिए Linkedin और एक्स (ट्विटर)। कई पेशेवरों को नौकरी के प्रस्ताव मिलते हैं क्योंकि वे सक्रिय रूप से उल्लेखनीय काम दिखाते हैं, जबकि अन्य सफलतापूर्वक संभावित ग्राहकों तक पहुंचते हैं और काम पर जाते हैं।

4। ग्राहकों को ढूंढना

एक फ्रीलांस डेटा वैज्ञानिक के रूप में ग्राहकों को ढूंढना दो मुख्य चैनलों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है: उन संगठनों के लिए भौतिक आउटरीच जिन्हें आपकी सेवा की आवश्यकता हो सकती है या फ्रीलांसरों को समर्पित ऑनलाइन प्लेटफार्मों पर नौकरियों की खोज हो सकती है, बाद वाले अधिक लोकप्रिय हो सकते हैं। नीचे सूचीबद्ध कुछ लोकप्रिय फ्रीलांस ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म हैं जिनका उपयोग आप अपनी सेवा के बदले में भुगतान करने के लिए कर सकते हैं:

इनमें से कुछ प्लेटफार्मों का अन्वेषण करें, उनसे परिचित हों, और उन नौकरियों के लिए ग्राहकों तक पहुंचें जिन्हें आप जानते हैं कि आप सहमत समय के भीतर निष्पादित कर सकते हैं।

5। अतिरिक्त विचार

अपनी फ्रीलांसिंग यात्रा के प्रारंभिक चरणों के दौरान, ग्राहकों से आपके द्वारा अनुरोधित कीमतों के साथ मध्यम रहें। आपका प्रारंभिक ध्यान विश्वसनीयता और एक मजबूत प्रोफ़ाइल के निर्माण पर होना चाहिए। समय के साथ, जैसे -जैसे आपकी विशेषज्ञता बढ़ती है, आप धीरे -धीरे अपनी कीमतें बढ़ा सकते हैं।

एक बार जब आप क्लाइंट प्राप्त करना शुरू कर देते हैं, तो इसे उच्च गुणवत्ता वाले काम देने और विस्तार पर पूरा ध्यान देने की आदत बनाएं। समय सीमा से पहले काम पूरा करना और वितरित करना भी महत्वपूर्ण है। यह ग्राहकों को आपकी सेवा से संतुष्ट रखता है। ऐसा करने से, आप उन ग्राहकों को आकर्षित करेंगे, जो आपके काम की गुणवत्ता में आत्मविश्वास से भी आपको दूसरों को संदर्भित कर सकते हैं।

एक बार जब आप अपने फ्रीलांस व्यवसाय से मूर्त कमाई करते हैं, तो हार्डवेयर और प्रीमियम सॉफ़्टवेयर दोनों उत्पादों में पुनर्निवेश जो आपकी उत्पादकता को बढ़ावा दे सकते हैं। आप अपनी पहुंच बढ़ाने और संभावित उच्च-भुगतान वाले ग्राहकों के साथ जुड़ने के लिए विज्ञापन अभियान चलाने पर भी विचार कर सकते हैं।

निष्कर्ष

डेटा वैज्ञानिकों की मांग हाल के वर्षों में बढ़ती रही है। में अमेरिकी ख़बरें और विश्व समाचार 2024 में, डेटा वैज्ञानिकों, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, सूचना सुरक्षा विश्लेषकों और सांख्यिकीविदों जैसे पेशेवरों को मांग और वेतन के आधार पर शीर्ष नौकरियों में स्थान दिया गया। यह आपको दिखाता है कि डेटा साइंस व्यवसाय कितना आकर्षक हो सकता है।

यदि आप एक फ्रीलांस डेटा साइंस व्यवसाय शुरू करने पर विचार कर रहे हैं, तो उच्च मांग में टैप करने के लिए अब से बेहतर समय नहीं है। इस लेख में युक्तियों से परे, सबसे महत्वपूर्ण बात जो आपको करने की आवश्यकता है, वह है कार्य करना! विलम्ब नहीं करें। इस लेख में लगाए गए चरणों का पतन करना, और आप अपने रास्ते पर अच्छी तरह से होंगे।

शिटु केमिव एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर और तकनीकी लेखक ने शिल्प सम्मोहक कथाओं के लिए अत्याधुनिक तकनीकों का लाभ उठाने के बारे में भावुक किया है, जिसमें विस्तार के लिए गहरी आंख और जटिल अवधारणाओं को सरल बनाने के लिए एक नैक है। आप शिटु पर भी पा सकते हैं ट्विटर।