Cómo convertirse en un científico de datos independiente

Cómo comercializar sus servicios, encontrar clientes y cobrar más como profesional independiente de ciencia de datos

Si bien es cierto que la mejor ciencia de datos la realizan aquellos que conocen muy bien su organización, hay mucho acerca de la ciencia de datos que se presta bien a los compromisos de estilo de consultoría. He trabajado como autónomo en ciencia de datos (y análisis en general) durante la mayor parte de una década, y en esta publicación le mostraré cómo trabajar de manera autónoma con sus habilidades en ciencia de datos.

El único requisito

En realidad, solo hay una cosa que debe hacer para convertirse en un científico de datos independiente: debe lograr que los clientes le paguen dinero para hacer el trabajo de ciencia de datos. Eso es.

Otras publicaciones sobre este tema discutirán cosas como obtener una licencia comercial, ahorrar hasta 6 meses de gastos. Enumerarán todas las habilidades que debe dominar antes de buscar su primer cliente. Pero así es como haces las cosas al revés. Podrías tener todas las habilidades del mundo, una licencia comercial y unos ahorros. Pero sin pagar a los clientes, no eres un autónomo, solo te estás tomando un descanso en tu carrera.

Dicho esto, comencemos con las cosas importantes.

Cómo conseguir clientes

Hay un adagio en el mundo de los autónomos que dice algo así: cualquiera puede conseguir un primer cliente, pero solo una verdadera persona de negocios puede conseguir un segundo. Lo que esto significa es que cualquiera puede encontrar un cliente a través de su red. Pueden molestar a amigos, primos, tíos exitosos. Pueden ponerse en contacto con empleadores anteriores. Pueden hablar con suficientes personas que eventualmente se encontrarán con algún trabajo.

Aprovechar su red de esta manera es tanto una bendición como una maldición. Cuando consigas ese primer cliente el día después de comenzar tu experimento como autónomo, pensarás que siempre será así de fácil. Dependerá de su red para conseguir el próximo proyecto. Y navegará a través de su relación con su primer cliente sin tener que realizar el trabajo de ventas y marketing necesario para asegurarse de que haya otro esperándolo cuando haya terminado. Solo para descubrir que la red se ha secado.

Déjame ser claro. Usted debe decirle a todo el mundo sabe que vas independiente. Una red nunca está de más. Pero si desea ser un científico de datos independiente, no puede confiar en absoluto en su red para encontrar sus proyectos cada vez que se quede sin trabajo.

La ciencia de datos es diferente a la mayoría de las disciplinas independientes: muy pocas personas la necesitan (a diferencia de los servicios de peluquería, por ejemplo), el éxito es objetivo (a diferencia del diseño de logotipos) y es un trabajo de muy alto valor que aún no se ha comercializado (a diferencia de la codificación básica). ). Es importante tener en cuenta estas distinciones al planificar sus esfuerzos de marketing y generación de clientes potenciales.

Conozca a su cliente

Por lo general, solo un puñado de personas en cada organización tiene el poder de comprar servicios de consultoría en ciencia de datos. Son el CEO, el CTO, el gerente de ingeniería de software y el jefe de departamento que está trabajando en un proyecto crucial en su dominio (como un Jefe de Riesgos o un Jefe de Recursos Humanos).

Estas personas son sus clientes. Deberías conocerlos.

Si ha creado un sitio web que describe sus servicios y ha configurado una campaña de AdWords con la esperanza de que estas personas busquen "Científico de datos independiente" en Google, lo ha hecho mal. Este grupo de personas nunca te encontrará de esa manera. Lo que encuentra si busca 'Científico de datos independiente' son artículos como este (incluido otro mío), artículos que explican cómo convertirse en un científico de datos independiente o cómo es la vida cotidiana de un científico de datos independiente. .

Las personas que están en condiciones de comprar sus servicios no comienzan con el deseo de comprar, comienzan con un problema.

Aquí hay una explicación caso por caso de lo que quiero decir:

Los directores ejecutivos están bajo presión para seguir siendo competitivos y rentables. Su problema es encontrar las mejores formas de obtener una ventaja en un mercado competitivo. A ellos (generalmente) no les importa si conoces tu Adaboost de tu Adagrad. Simplemente necesitan ayuda para mejorar uno o dos números con los que se juzga su desempeño laboral.

Los directores de tecnología y los directores de software son las personas a las que recurren los directores ejecutivos cuando creen que un problema empresarial debe resolverse mediante el uso inteligente de la tecnología. Los directores de tecnología no buscan contratar científicos de datos independientes por el gusto de hacerlo. Ningún CTO que haya conocido ha tenido el problema de 'mi presupuesto es demasiado grande'. Estas son las personas que intentarán resolver las cosas por sí mismas (con la ayuda de sus equipos). Esto significa que buscarán respuestas específicas a preguntas específicas. ¿Cuál es el mejor algoritmo para la predicción de abandono? ¿Puedo usar Azure ML con AWS Redshift? Ese tipo de cosas.

Finalmente, los gerentes departamentales que ejecutan proyectos verticales específicos no buscan científicos de datos independientes porque no tienen idea de lo que es un científico de datos. Necesitan saber cómo calcular la rotación de los empleados a prorrata en un grupo de más de 10.000 empleados. Necesitan saber cómo automatizar ciertas secciones de sus procedimientos de suscripción para reducir las horas-hombre dedicadas a tareas domésticas. Necesitan un consejo honesto de un experto en palabras que puedan entender.

Ejecutar anuncios con las palabras "Científico de datos independiente" puede ser mucho más fácil, pero es mucho menos efectivo que ayudar a cualquiera de estas personas con su problema real.

Elige un nicho

La ciencia de datos es un campo amplio. Casi todos los científicos de datos que se precieran podrían armar un almacén de datos rudimentario, crear un tablero, implementar regresión lineal desde cero y entrenar una red neuronal convolucional. Esto es lo que hace que el campo sea divertido.

Desafortunadamente, los diversos conjuntos de habilidades hacen negocios indistinguibles.

Para llegar a sus clientes (enumerados anteriormente), deberá crear planes de marketing dedicados específicamente a sus problemas.

Algunas personas piensan que la ciencia de datos ya es un nicho. Yo diría lo contrario, pero esa distinción semántica ni siquiera es importante aquí: cuanto más concentrado pueda estar, mejor funcionará su marketing.

La reacción que desea de alguien que visite su sitio web es "No puedo creer que esto exista". Desea presentar una oferta tan única y adaptada a un grupo específico de personas que su decisión de comprar (o ponerse en contacto con usted al menos) se vuelva automática.

Esto no significa que no puedas hacer nada más durante toda tu carrera y que siempre serás conocido por una sola cosa. Esto significa que las personas que te importan encontrar que van a encontrar. Una vez que esté en la puerta, y una vez que haya ganado confianza, puede trabajar con ellos en cualquier proyecto que desee. De hecho, si haces bien el primer proyecto, probablemente te pidan que hagas el segundo, independientemente de si está en tu nicho o no.

Para darte algunos ejemplos de nichos, estos son los que he tenido a lo largo de mi carrera:

  • Creación de almacenes de datos para proyectos de ciencia de datos en empresas de bienes de consumo
  • Creación de motores de recomendación para sitios web de contenido
  • Predecir eventos raros en el comercio minorista y el comercio electrónico (compra, abandono, fraude, robo)
  • Usar visión artificial en aplicaciones SaaS

Cada uno de estos se basa en un área específica de ciencia de datos y una industria específica. Para su primer nicho, debe elegir el área de ciencia de datos con la que se sienta más cómodo y una industria a la que le interese ayudar.

Marketing compartiendo

Una vez que haya elegido un nicho, debe comenzar a trabajar en marketing dentro de él. A la mayoría de la gente le gusta aprender y la mayoría de la gente intentará primero resolver sus problemas por sí misma. Vas a recorrer un largo camino enseñando a otros.

Leí tantos blogs de ciencia de datos que analizan los mismos conjuntos de datos de Kaggle una y otra vez. O peor aún, suelen np.linspacegenerar un conjunto de datos para explicar algún concepto o fenómeno. No es así como funciona la ciencia de datos en los negocios. Artículos como este comienzan demasiado tarde (no describen los esfuerzos de recuperación y limpieza de datos) y se detienen demasiado pronto (no describen el impacto comercial de la solución).

Si va a escribir una publicación de blog para explicar un concepto con la esperanza de que un cliente potencial lo encuentre, debe explicar en el artículo cómo el concepto resuelve su problema.

Las personas que buscan clientes de ciencia de datos nunca deben escribir una exposición general de un algoritmo en particular. Haga un esfuerzo adicional y encuentre un área problemática en su nicho en la que pueda aplicarlo. Y haz esto mucho. Cuanto más escriba sobre su nicho, más personas equipararán su nombre con esa área específica, usted se convertirá en un empleado obvio.

Si construye un cuerpo lo suficientemente grande de este tipo de trabajo, su juego de SEO estará en plena forma y los clientes comenzarán a encontrarlo. No todos se convertirán, pero algunos lo harán y serán las personas cuyos problemas usted sepa cómo resolver.

Construye un proceso

Ahora que está consiguiendo clientes, necesita optimizar el proceso de trabajar con ellos. Esto es importante por dos razones:

  1. Ayuda a que el compromiso se desarrolle sin problemas y evita el deslizamiento del alcance
  2. Le permite extraer y reutilizar entregables clave

Otro beneficio de tener un nicho es que terminas viendo los mismos problemas una y otra vez. Puede reutilizar los mismos algoritmos, explicar su solución de la misma manera y ejecutar las mismas reuniones de descubrimiento una y otra vez. Esto le ahorra una increíble cantidad de tiempo y le permite concentrarse en el trabajo importante del proyecto.

El proceso que termines desarrollando se convertirá en un punto de venta. Será lo que utilizará para explicar cómo trabaja en estudios de casos y presentaciones de propuestas. Entonces, tan pronto como pueda, debe comenzar a documentar las etapas de cada proyecto, poner en orden todos sus entregables y aprender a escribir estudios de casos basados ​​en su proceso.

Duplica tu tarifa

La mayoría de los autónomos cobran muy poco. Harán algo de álgebra y calcularán cuánto ganaban por hora en su antiguo trabajo y lo usarán. A pesar de muchos, muchos consejos en sentido contrario, parece que la gente sigue así.

Entonces, lo que diré es esto: si nadie retrasa su tarifa cuando envía una propuesta, duplíquela la próxima vez. Y siga duplicándolo hasta que alguien diga que es demasiado.

Puede ser fácil descartar esto como codicioso o autodestructivo, pero el hecho es que si está haciendo un trabajo muy específico, rápidamente se convertirá en un experto en eso. Los expertos cobran una prima. Debe ser recompensado adecuadamente por desarrollar procesos y productos que le permitan hacer el trabajo más rápido que cualquier otra persona. ¿Por qué debería ser penalizado por ser eficiente?

Tener una estrategia de salida

Sin un plan específico, las relaciones con los clientes siguen el camino de la entropía. Dicen que se comunicarán contigo cuando tengan un nuevo proyecto, tú les darás las gracias por la oportunidad.

El momento en que haya terminado de hacer un gran trabajo para un cliente es el momento exacto para solicitar referencias y testimonios. Cuando haya terminado, enviar un correo electrónico con un breve cuestionario sobre cómo fue el proceso y pedir los nombres y detalles de contacto de personas con problemas similares lo hace parecer un profesional que se preocupa por ayudar a la comunidad.

La única vez que esto sería un problema sería si el trabajo era deficiente. Así que haga un buen trabajo y pida ser referido.

Las citas brillantes ayudan con la prueba social de sus materiales de marketing. Y el cuestionario de salida le permite determinar lo que el cliente estaría feliz de ver en un estudio de caso sobre ellos.

Pedirle a un cliente que le escriba una recomendación (sin ser agresivo) le da la oportunidad de reflexionar sobre las cosas buenas que sucedieron a lo largo del proyecto y terminar con una nota alta en lugar de los sentimientos presionados y apresurados que generalmente pueden dejar las implementaciones a gran escala Tú con.

Gracias por leer

Si tiene alguna pregunta sobre cómo ser un científico de datos independiente, no dude en enviarme un correo electrónico.

Si está interesado en obtener consejos más específicos sobre el trabajo independiente como científico de datos, ahora estoy ofreciendo un curso.

Publicado originalmente en machinelearningphd.com el 9 de marzo de 2019.