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对于数据科学家或机器学习工程师来说，有大量的职位空缺。如果你正在成为其中一员的旅程中，确保你获得了顶尖大学的硕士或博士学位，同时拥有适合这份工作的实践经验。此外，不断更新你在该领域的相关研究的知识，并尝试在你的实际工作中实施这些方法。虽然数据科学家或机器学习工程师的工作可能会很赚钱，但在你掌握这一领域的过程中，总会有无限的机会。
在本文中，我们将了解数据科学家除了常规工作之外赚钱的各种选择，以便他们也可以学习和利用他们在此过程中学习的工具。让我们现在开始吧。
当你在互联网上浏览关于机器学习和数据科学的课程时，你总是会发现现有的大量课程教授基础知识，同时还实时生产和部署最好的机器学习模型。在您作为一名数据科学家的旅程中，您可能会接触到许多东西，同时也会学到很多东西。每当你学到一些有价值的东西，可以为大量的人增加价值的时候，与社区分享这些知识总是一个好主意。这样做可以确保人们也在使用在数据科学领域很重要的最新技术和工具，同时也反映在你的材料上。此外，您还可以从社区获得关于您需要改进的关键差距和领域的反馈。也有一些建议可以增加你的优势。
随着你的内容获得越来越多的人气和越来越多的浏览量，你也可以给你的内容添加一个付费墙，这样对这个领域有热情的人就可以为内容付费，用最新的知识更新自己。
照片由 Aaron Burden 在 Unsplash 上拍摄
如果你发现了一些有趣的见解或者你学到了最新的话题，你可以在你的个人网站或公共平台如媒体上发布这些见解，以获得更广泛的受众。在网上有一个大的存在是很有价值的，特别是如果人们阅读你的作品并提供有价值的见解。通过这种方式，你也可以在以后需要的时候修改你的工作，这样你在机器学习的基础上也会变得很强。同样，如果你想从这项工作中获得收入，建议建立一个付费墙。然而，主要的动机应该是与更多的观众分享你的内容，这样他们也可以学习和使用你的方法和工具。
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许多公司都希望雇佣数据科学家，他们可以帮助进行数据收集、数据处理、特征工程和数据模型预测。通过执行这些步骤，公司可以通过自动化大量在这些方面需要人类的任务而受益匪浅。有了正确的 ML 模型和正确的数据，公司可以在这个过程中受益匪浅，他们可以高效地完成大量的任务。
然而，聘请全职数据科学家对这些公司来说也是一个挑战，因为这一领域的人才短缺。尽管有大量的离线和在线硕士学位教授机器学习的基础知识，但只有少数候选人有资格胜任这些工作。有鉴于此，如果你相信你能为公司增加价值，如果你能创建一个关于你自己和你作为顾问的可用性的网页，那就太好了。公司通常也在寻找擅长该领域的顾问，他们认为这些顾问可以为公司增加很多价值。但是，需要注意的是，您可能不会接触到全部数据，因为这些数据是公司的私有信息，共享这些数据会对信息产生影响。尽管如此，在数据科学的帮助下应对公司的现实挑战，并在此过程中获得收入，这可能是一次很好的经历。
如果你能以作品集的形式展示你的作品，这也是非常有价值的，这样可以增加你从雇主那里获得 T2 信誉的机会。看一看你的工作，看看它与他们试图解决的问题有多相似，你就可以增加面试后被选中的机会。请随意看看下面的视频链接，我在那里详细强调了如何开始建立一个好的投资组合。
有许多有趣的比赛在网站上举办，比如来自不同公司的 Kaggle ，这些公司希望通过他们的数据获得正确的解决方案。参加这些比赛可以帮助你建立一个强大的基础和现实世界的知识领域，也有助于获得报酬，如果你成功了。如果你到达排行榜的顶端，Kaggle 上的一些比赛可以支付北部的 10 万美元。此外，如果你在比赛中名列榜首，有些公司会保证雇佣你。该平台可以非常方便，特别是在机器学习中学习新事物和最新技术，以及通过参加比赛赚钱。查看以前赢家对类似问题的解决方案，然后将这些知识应用到你的解决方案中，这样你就不必从头开始了，这可能会很方便。在这些竞争中获胜的一个有用的技巧是使用多个模型来给出最终预测，而不是完全依赖于一个模型。通过这种方式，大量不同的模型可以捕捉有用的信息，然后采取正确的步骤来确保我们获得最佳的预测。
在撰写本文时，有一些非常有趣的比赛，即**“美国运通—默认预测”和“谷歌通用图像嵌入”挑战，如果他们发现你的解决方案在排行榜上表现最佳**，他们将支付大量资金。参加这些竞赛有助于积累你的知识，也有助于根据你的努力有多好和解决问题有多准确来赚钱。
有许多有志之士想要开始他们的数据科学之旅，但不知道正确的道路。更糟糕的是，互联网上有大量的在线课程和教程，在开始任何课程之前选择一门可能是一个很大的挑战。担任职业顾问可能是一件有趣的事情，因为学生可以依靠你来决定他们要学习的课程，并获得正确的反馈。通过这种方式，他们可以接触到一套不同的工具和方法，从而获得更好的职业成果。此外，他们也愿意支付一大笔钱给在此过程中向他们提供咨询的人，以示感谢。有很多网站可以注册你的信息，并向潜在客户展示，收取费用。通过这种方式，你可以在和年轻人交谈时学到新的东西，同时也能赚钱。
照片由 Kelli Tungay 在 Unsplash 上拍摄
有大量的课程是预先录制的，在学生支付一定的费用后，他们就可以使用这些课程。如果有一个人在网上，当他们需要的时候，在那里消除他们的疑问，那就更好了。在线教学对学生来说非常方便，尤其是当他们积极参与的时候。他们更愿意提出他们的问题，并立即从老师那里得到答案。这些在线教学可以货币化，并在有需要的时候教授给合适的学生。由于我们在网上开展活动，学生们通常会更专注于我们的教学，而且他们在机器学习和数据科学方面也学到了很多东西。
我们已经看到了从数据科学和我们作为数据科学家的角色中获得货币收入的各种方式。在线授课、参加竞赛、担任顾问、撰写文章或在线发布我们所学的内容可能是一种很好的做法。这样做有两个好处:第一，我们可以通过与新的个人互动来学习新的东西，第二，我们可以作为数据科学家获得额外收入。我希望这篇文章对你有所帮助。请随意分享你的想法和主意。
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