
我只想在前言中说,这篇文章更多地反映了我是如何走到今天的。我并不是说你会通过遵循同样的步骤来实现同样的事情,但我认为这可能会为你提供一个独特的视角,这是你以前可能没有想过的。
说到这里,让我们深入研究一下吧!
为了让我的收入翻一番,我主要做了三件事:
今天,许多人倾向于像比特币这样的高风险、高回报投资,试图“快速致富”,但正如沃伦·巴菲特所说,你能做的最好的投资是在自己身上。对于那些没有钱投资但又想改善财务状况的人来说尤其如此。
通过简单地提高自己的技能,学习数据科学和机器学习,我在一年内将工资提高了40%。
在过去的一年里,我主要关注三个领域:
数据操作(SQL/Pandas)
在我看来,使用SQL和Pandas进行数据操作是最重要的领域,给我带来了最大的好处。从我的经验来看,最多的时间花在查询数据、探索数据和争论数据上,所有这些都需要SQL和Pandas。在我所有与数据相关的工作中(增长营销分析师、数据分析师、数据科学家),SQL一直是一个共同的标准,可以说是数据专业人员最重要的技能。
以下是我用来自学SQL和Pandas的资源:
脚本(Python)
我开始使用Python是因为学校的原因,我可能会在我的余生中坚持使用Python。它在开源贡献方面遥遥领先,而且学习起来很简单。
我强烈推荐以下两个主要资源来开发您的Python技能(除了做辅助项目之外):
但是当然,不学习机器学习,做一个数据科学家是多么有趣啊!下面是我在职业生涯开始时使用的两个最重要的资源。
如果你想了解各种机器学习算法,请查看我在这里的文章。
我实际上写了一个为期52周的课程,包括SQL、Pandas、Python和机器学习,你可以在这里查看。
既然我已经介绍了我在哪些方面提高了自己的技能,您可能想知道我是如何做到这一点的,这就是我接下来要讨论的内容。
你们中的一些人可能知道,我发起了一个名为“数据科学和机器学习52周”的个人倡议,在那里,我每周学习、编码和写一些与数据科学和机器学习有关的东西,持续了整整一年。这主要是为了让我能够在持续的基础上保持自己学习新东西的责任感。
在写了100多篇文章,建立了2万多名读者的追随者基础后,写作现在占了我总收入的25%左右。
以下是三个让我获得成功的秘诀:
提示#1:找到你擅长写的东西、你喜欢写的东西和人们喜欢读的东西之间的交集。
这是我总是给有抱负的作家的第一个提示。理想情况下,你想找到一个利基,满足所有这三个东西。
如果你发现了一些你擅长写的东西,你也喜欢写它,但人们不喜欢读它,那么你就不会建立一个追随者基础(假设你关心这一点)。
如果你发现了一个你擅长写的话题,人们喜欢读它,但你不喜欢写它,那么你就不会持续太久,因为你会失去兴趣。
最后,如果你发现了一个你喜欢写的话题,人们也喜欢读它,但你不擅长写它(例如,因为你没有足够的专业知识),那么你可能不会得到任何吸引力。
所以,在你旅程的开始,找出你的利基。我将在技巧3中详细说明这一点。
技巧#2:理解您正在编写的平台的机制。
无论您是使用Medium、Substack、Patreon还是其他博客平台,请确保您花时间了解该平台是如何工作的。
我不能说太多细节,但理解收入是计算出来的,平台如何帮助你自己做广告,诸如此类的事情是需要考虑的重要事情。
通过了解媒体的机制和它是如何工作的,我能够最大限度地扩大我的外联,最终更快地增长我的追随者基础。
下一个技巧将帮助您实现技巧1和2:
提示#3:在创建内容时考虑“利用vs.探索”的概念。
为了找到技巧1中这三个方面的交叉点,并理解您正在编写的平台的机制,请考虑开发vs.探索的概念。
这个想法来自一个名为“多臂强盗问题”的统计问题。我不想太详细,但“探索和利用”背后的主要思想是决定是探索并发现新的潜在想法,还是利用您已经知道的有效想法。
在你写作/写博客生涯的开始,探索和尝试尽可能多的想法,看看什么最适合你,这是你最感兴趣的。这意味着写不同的主题,在不同的出版物上发表,并可能尝试新的写作风格。
随着你在写作风格和偏好上的发展,你可能会偶然发现一个“食谱”,让你在写作中取得持续的成功。这时你可以开始利用这个突破,在你的秘密公式上加倍努力。
总而言之,在你的旅程的早期尽可能多地探索,当你开始定义自己并找到成功时,开始利用那些让你成功的洞察力和想法。
我剩下的一点收入来自与数据科学和机器学习相关的自由职业项目。我从事的项目包括撰写技术论文、撰写营销内容和建立模型。
当我刚开始工作时,我只从自由职业项目中获得最低工资。这是有道理的,因为我没有太多的经验,我也不知道我值多少钱。然而,到了年底,我可以每小时收取50美元以上的费用。
我的大部分收入来自科技行业的老客户。事实上,我也不必接触其他人--我可以通过我的数据科学和机器学习博客来吸引客户的注意力,我认为这是本文的重点。
我的数据科学和机器学习博客不仅帮助我在一致的基础上学习,还帮助我建立了自己的追随者基础,并帮助我获得了几个自由职业客户。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17