Bootstrap votre entreprise de science de données indépendante pour pas cher

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Le démarrage d’une entreprise de science de données indépendante peut être à la fois passionnant et difficile. Les décisions à prendre sont nombreuses, de la technologie aux côtés des affaires. L’anxiété que l’on peut ressentir lié à certains de ces choix peut être écrasante.

Cet article fournit un guide clair et pratique pour vous aider à choisir un créneau, à trouver des clients et à faire évoluer efficacement votre entreprise. Que vous commenciez simplement ou que vous cherchiez à grandir, vous trouverez des étapes exploitables pour réussir.

Les étapes suivantes offrent des informations inestimables et exploitables sur la façon de devenir des scientifiques des données indépendantes plus rentables.

1. Choisir une niche

La science des données en tant que discipline parapluie se compose de nombreuses spécialisations, y compris, mais sans s’y limiter:

• apprentissage automatique
• intelligence artificielle (IA)
• Traitement du langage naturel (ou PNL)
• vision par ordinateur
• analytique prédictive
• génie des données

(Et bien plus encore!)

Dans la mesure où il est important d’avoir de bonnes connaissances générales de base sur les différents aspects d’une profession (dans ce cas, science des données), en choisir un et en l’apprenant en profondeur pour acquérir des compétences de base et une maîtrise vous distingue. Cette orientation vous permet de suivre la concurrence dans ce domaine, au lieu de sauter d’un créneau à l’autre avec une connaissance superficielle de tout. Pensez à choisir un créneau de science des données qui s’aligne sur vos intérêts à long terme, sur lesquels vous aimez travailler et qui joue avec vos forces. Ensuite, gagnez-en.

2. Outils fondamentaux nécessaires à la science des données

Comme pour toute entreprise, il y a des exigences de base qui doivent être satisfaites lors du démarrage. Nous les diviserons en deux catégories, physiques et logiciels, puis énumérer les outils spécifiques à des niche.

Outils physiques

• Un ordinateur fonctionnel (ordinateur portable ou bureau)
• Une configuration de bureau abordable, y compris l’essentiel absolu: un bureau et une chaise!
• Un routeur, un mifi ou tout autre support d’accès Internet stable

Outils logiciels

Voici quelques-uns des outils logiciels essentiels que vous aurez besoin de connaître lors du démarrage de votre entreprise:

• Langages de programmation (Python, R, SQL)
• Manipulation des données et querelles dans Python et R (Pandas, Numpy, Dplyr et Tidyr)
• Visualisation des données (Matplotlib, Seaborn, GGPLOT2, Power BI / Tableau)
• Des outils de Big Data tels que: Apache Spark (pour le traitement des données à grande échelle), Hadoop (pour stocker et traiter des ensembles de données distribués massifs), Databricks (plate-forme avec un ensemble unifié d’outils pour les opérations centrées sur les données)
• Des outils d’apprentissage automatique tels que: Scikit-Learn (pour les opérations classiques d’apprentissage automatique et la construction de modèles), TensorFlow ou Pytorch (pour l’apprentissage en profondeur), les modèles de visage étreintes (Transformer et Bert pour les opérations NLP)
• Outils de contrôle de version tels que: Git et GitHub / Gitlab pour une collaboration avec d’autres professionnels et le versioning de code
• Plates-formes d’apprentissage et d’ensemble de données telles que: Se gênerqui fournit des ensembles de données gratuits utilisés pour la pratique et la construction de solutions ainsi que pour les compétitions, Google Colabqui est un service de carnet de jupyter hébergé qui offre un accès GPU / TPU gratuit pour les opérations d’apprentissage automatique, Parcours et Udaciequi sont quelques-uns des plateformes d’apprentissage exceptionnelles sur lesquelles perfectionner vos compétences en science des données.

Les outils physiques et logiciels mentionnés ci-dessus sont largement nécessaires pour votre entreprise de science des données. Vous devez explorer des outils plus utiles qui pourraient avoir été omis ici dans votre créneau choisi.

3. Construire une présence en ligne

Le besoin de réseautage et de création d’une présence en ligne en tant que pigiste ne peut pas être surestimé. Les gens sont émus par ce qu’ils voient, et la plupart de vos clients potentiels ne vous connaîtront pas dans la vraie vie. Une présence en ligne est le pont qui vous relie à eux. Un dicton populaire dit: «Ce qui ne voit pas compte pour rien.«La même chose peut être dite pour un pigiste qui n’a pas de présence en ligne.

Les plateformes de médias sociaux facilitent la mise en place de vous-même et publient votre métier. Il vous aide à vous connecter avec ses collègues professionnels, à apprendre de ce que les autres font, à découvrir les meilleures pratiques de l’industrie et finalement à atteindre des clients potentiels. Certaines des plateformes en ligne sur lesquelles vous devez envisager de rejoindre et d’être actif sont Liendin et X (Gazouillement). De nombreux professionnels reçoivent des offres d’emploi car ils présentent activement un travail remarquable, tandis que d’autres ont réussi à atteindre des clients potentiels et à être embauché.

4. Trouver des clients

Trouver des clients en tant que scientifique de données indépendants peut être réalisé via deux canaux principaux: la sensibilisation physique aux organisations qui peuvent avoir besoin de votre service ou rechercher des emplois sur des plateformes en ligne dédiées aux indépendants, ce dernier étant le plus populaire. Vous trouverez ci-dessous certaines des plateformes en ligne indépendantes populaires que vous pouvez utiliser pour obtenir des clients payants en échange de votre service:

Explorez quelques-unes de ces plateformes, se familiarisez-vous et contactez les clients pour des emplois que vous savez que vous pouvez exécuter dans le délai convenu.

5. Considérations supplémentaires

Pendant les premières étapes de votre voyage indépendant, soyez modéré avec les prix que vous demandez aux clients. Votre objectif initial devrait être de renforcer la crédibilité et un profil solide. Au fil du temps, à mesure que votre expertise augmente, vous pouvez progressivement augmenter vos prix.

Une fois que vous commencez à obtenir des clients, prenez l’habitude de livrer des travaux de haute qualité et de prêter une attention particulière aux détails. Terminer et livrer des travaux avant la date limite est également crucial. Cela maintient les clients satisfaits de votre service. Ce faisant, vous attirerez des clients qui peuvent également vous référer à d’autres, confiant dans la qualité de votre travail.

Une fois que vous avez des bénéfices tangibles de votre entreprise indépendante, réinvestissez à la fois dans le matériel et les produits logiciels premium qui peuvent augmenter votre productivité. Vous pouvez également envisager de gérer des campagnes publicitaires pour augmenter votre portée et vous connecter avec des clients potentiellement rémunérés.

Conclusion

La demande de scientifiques des données a continué de monter en flèche au cours des dernières années. Dans le US News and World Report En 2024, des professionnels comme les scientifiques des données, les développeurs de logiciels, les analystes de la sécurité de l’information et les statisticiens se sont classés parmi les meilleurs emplois en fonction de la demande et de la rémunération. Cela vous montre à quel point une entreprise de science des données peut être lucrative.

Si vous envisagez de démarrer une entreprise indépendante de science des données, il n’y a pas de meilleur moment que maintenant pour exploiter la forte demande. La chose la plus importante que vous devez faire, même au-delà des conseils de cet article, est d’agir! Ne tergiversez pas. Suivez les étapes disposées dans cet article avec diligence, et vous serez bien sur la bonne voie.

Shittu olumide est un ingénieur logiciel et un écrivain technique passionné de tirer parti des technologies de pointe pour créer des récits convaincants, avec un œil attentif pour les détails et un talent pour simplifier les concepts complexes. Vous pouvez également trouver Shittu sur Gazouillement.