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経済情勢はここ数年で劇的に変化しました。 高いインフレと景気後退への懸念により、多くの専門家にとって個人の財政は逼迫しています。 データ サイエンスまたは関連分野で働いている場合は、この困難な時期に収入を補う方法を探しているかもしれません。 良いニュースは、データ スキルに対する需要が依然として高く、副業で副収入を得る機会が豊富にあることです。

この記事では、データ サイエンティストやその他の技術専門家に適した、儲かる XNUMX つの副業について説明します。 コンサルタントとしてデータの専門知識を提供したい場合でも、オンライン コースを作成したい場合でも、フリーランスで分析の仕事をしたい場合でも、その他の起業家的なアイデアを模索したい場合でも、副業や受動的収入の柔軟性を活用できます。 

データサイエンス分野では、教師は依然として高収入の仕事です。 オンライン コースを作成し、YouTube、DataCamp、Udemy、Skillshare、LinkedIn Learning、365 Data Science などのプラットフォームを通じて支払いを受けることができます。 あるいは、大学のゲスト講師になってデータ サイエンスのコースを教えることもできます。 継続的な教育に興味がある場合は、意欲的なデータ専門家をトレーニングするための独自のアカデミーまたはブートキャンプを開始できます。 

Image from DataCamp での授業
 

オンラインまたは対面で体系化されたレッスンやプログラムを通じて知識を共有することで、副業としてギグを教えることで大きな収入を得ることができます。 データスキルの需要は依然として高いため、学生は経験豊富な専門家から熱心に学びたいと思うでしょう。 教えることで、自分でスケジュールを設定し、現実世界のデータ サイエンスの専門知識を求める世界中の学習者にリーチすることができます。

フリーランスは、データ サイエンスの専門家にとってさまざまな経験を積み、その専門知識に対して報酬を得る素晴らしい方法です。 フリーランサーとして、あなたは自分の上司であり、プロジェクトのスケジュールと条件を設定します。 この制御と柔軟性は非常に有益です。 Upwork、Fiverr、Toptal、LinkedIn など、フリーランスの仕事を見つけるためのプラットフォームは数多くあります。 

Image from トプタル
 

これらのサイトや専門ネットワークでプロジェクトや能力を紹介し、クライアントを惹きつけることができます。 あなたが個人のブランドとポートフォリオを構築すると、人々はフリーランスの機会に手を差し伸べ始めるでしょう。 フリーランスになると、スキルを拡張し、さまざまな企業や業界で働くことができます。 

Medium や Substack などのプラットフォームでテクニカル ライティングを行うと、副収入が得られます。 データ サイエンス内の特定の分野を選択して、定期的に記事を書くことができます。 視聴者とフォロワーを増やすと、購読者の経常収益だけでなく、記事ビューごとの支払いを通じて収益化することができます。 多くのテクニカル ライターは、これらのサイトでのコンテンツ作成だけで XNUMX 桁の収入を得ています。 ドキュメント、チュートリアル、ブログ、その他の資料を必要とする企業からのテクニカル ライティングの契約の仕事を探すこともできます。

メディアからの画像
 

質の高い技術文書に対する需要は高く、データ サイエンスに関する内部知識があれば有利になります。 選択したサブフィールドで一貫して執筆し、記事を宣伝して、時間をかけて有料購読者を獲得します。 適切なニッチかつ定期的な出版があれば、テクニカル ライティングが安定した副収入源になる可能性があります。

分析機能、ツール、データ インフラストラクチャ、モデリングの改善を支援するために地元企業に相談できます。 あるいは、全国および世界中の企業にリモート コンサルティング セッションを提供します。 

コンサルタントとして、これまでの経験を活用して現在のビジネス課題を検討し、データ プラクティスを強化するための戦略的な推奨事項を提供します。 問題を診断し、改善のロードマップを提供するために、短期のコンサルティング ギグを提供できます。 または、長期プロジェクトにわたって継続的なアドバイザーとして機能し、実装を監督します。 

Image from ガイドポイント
 

専門的なデータ サイエンスの指導に対する需要があるため、コンサルティングは非常に収益性が高く、時給が標準給与を超えることもよくあります。 特定の分野での専門能力をアピールすることで、さまざまな業界にわたってコンサルティングを行うことができます。 コンサルティングを行うことで、時間の経過とともに、さまざまなビジネス上の問題に触れることができると同時に、専門知識を広げることができます。 

データ サイエンスのコンテストへの参加は、安定した収入源ではありませんが、儲かる副業になる可能性があります。 Kaggle のようなプラットフォームでは、賞金総額が 60,000 米ドルから 500,000 米ドルなどのコンテストが開催されています。 年に数回優勝したり上位に入ったりするだけでも、通常の年収と同じかそれを超える可能性があります。

Image from Kaggle
 

成功が保証されているわけではありませんが、適切なスキルがあれば、現実世界の機械学習の課題を解決して数千ドルを獲得することができます。 重要なのは、プラットフォームを理解し、自分の専門知識に合わせたコンテストに継続的に参加することです。 コンテストでの賞金が安定した収入に代わるものではありませんが、データ サイエンスの能力に自信がある人にとって、コンテストは才能から利益を得る機会を提供します。

業界で少なくとも 5 年の経験があるデータ プロフェッショナルは、高収入の副業としてキャリア カウンセリング サービスを提供できます。 新卒者やデータ関連の役割への移行を検討している人に指導を提供することで、時間単位で報酬を得ることができます。 Skilled のようなプラットフォームでは、模擬面接、履歴書のレビュー、一般的なキャリア アドバイスに対して料金を請求することができます。

Image from 熟練
 

また、この分野に参入するためのパーソナライズされたコーチングに興味のある個人クライアントを見つけることもできます。 有料セッションでは、データ サイエンスの採用および面接プロセスに関する内部情報を提供します。 有力な候補者になるためのコース、プロジェクト、その他のステップを推奨します。 採用慣行と資格についての現実の理解は非常に貴重です。 カウンセリングは、人々のキャリアアップを直接支援できるので、やりがいもあります。

プロジェクトでの共同作業は、データ専門家にとって高収入の機会につながる可能性があります。 商用プロジェクト、スタートアップ、またはオープンソース イニシアチブのパートナーへの招待を受け取る場合があります。 無報酬のコラボレーションもありますが、特に契約作業のように扱う場合、多くは報酬を伴います。 自分の専門知識を求めてチームに加わった場合は、たとえそのプロジェクトを信じていたとしても、自分の時間と貢献に対して公正な賃金を支払うよう交渉してください。 また、Omdena のような、参加できる有料の共同データ サイエンス プロジェクトを提供するプラットフォームもあります。

Image from githubの
 

GitHub 上のオープンソース プロジェクトに貢献すると、データ プロフェッショナルにとって有利な機会が開かれる可能性もあります。 人気のあるオープンソース データ ツールの多くには、コントリビューター コミュニティから雇用される企業スポンサーがいます。 高品質のコードとドキュメントを継続的に提供することで、注目を集め、参加してもらうことができます。 あなたのオープンソースの取り組みはあなたの能力の証明となります。 

雇用の可能性を除いて、GitHub のアクティブなコントリビューターは、GitHub スポンサーを通じて直接スポンサーを受けることができます。 人気のあるリポジトリは、プロジェクトに依存するユーザーからの財政的支援を集めることができます。 直接のスポンサーシップがなくても、オープンソースの評判が契約やコンサルティングのオファーにつながる可能性があります。 

経済的不確実性の中でもデータ スキルに対する需要は依然として堅調であるため、高収入の副業に関してはデータ プロフェッショナルが有利です。 コンサルティング、オンライン コースの指導、フリーランスの分析プロジェクトの実行、技術コンテンツの執筆、データ サイエンス コンテストへの参加など、専門知識から利益を得る方法はたくさんあります。

副業の柔軟性と潜在的な報酬により、データ サイエンティストや技術専門家は、企業の給与が停滞している場合でも経済的に繁栄することができます。 従来の雇用に限定されるのではなく、自分のスキルを収益化できる起業家的なアイデアを取り入れてください。
 
 
アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan）は、機械学習モデルの構築を愛する認定データサイエンティストの専門家です。 現在、彼はコンテンツの作成と、機械学習とデータサイエンステクノロジーに関する技術ブログの執筆に注力しています。 Abidは、技術管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。 彼のビジョンは、精神疾患に苦しんでいる学生のためにグラフニューラルネットワークを使用してAI製品を構築することです。
 

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• 情報源： https://www.kdnuggets.com/7-high-paying-side-hustles-for-data-scientists?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-high-paying-side-hustles-for-data-scientists