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Freiberuflichkeit hat viele Vorteile. Egal, ob Sie ein freiberuflicher Datenanalyst, ein Autor oder ein Grafikdesigner sind, Sie können die Kunden auswählen, mit denen Sie zusammenarbeiten möchten, in Ihrem eigenen Tempo arbeiten und sogar Ihre eigene Arbeitsbelastung festlegen.

Bei der Flexibilität eines Freiberuflers ist es kein Wunder, dass 20 Prozent der Arbeitnehmer oder rund 10 Millionen Menschen ernsthaft darüber nachdenken, in die Selbstständigkeit zu wechseln.

Wenn Sie ein Datenanalyst sind, der zu diesen 10 Millionen Menschen gehört, reicht es jedoch nicht aus, über freiberufliche Datenanalystenkenntnisse zu verfügen. Wenn Sie Ihre Karriere als Freiberufler erfolgreich starten möchten, müssen Sie einige grundlegende Tipps zur Umsetzung kennen.

Aber gehen wir ein bisschen zurück. Was genau ist ein freiberuflicher Datenanalyst? Wie die Berufsbezeichnung schon sagt, ist ein Datenanalyst jemand, der Daten analysiert. Mit anderen Worten, dies ist jemand, der wichtige Informationen sammelt, diese Informationen interpretiert und dann die Ergebnisse dieser Analyse präsentiert und verwendet, um ein Downside zu lösen.

Die Informationen, mit denen Datenanalysten zu tun haben, können viele Formen annehmen. Es kann aus Umfragen, der Überwachung einer Web site oder sogar aus gekauften Datensätzen stammen.

Ein freiberuflicher Datenanalyst ist additionally jemand, der all diese Dinge in seinem eigenen Tempo erledigt. Im Gegensatz zu einem Datenanalysten, der normale Arbeitszeiten im Unternehmen hat, arbeitet ein freiberuflicher Datenanalyst nach eigenem Ermessen und übermittelt oder präsentiert dem Kunden nur seine eigenen Ergebnisse zu einem vereinbarten Termin.

5 Tipps für den Begin Ihrer Karriere als freiberuflicher Datenanalyst

1. Erstellen Sie ein starkes Portfolio

Als freiberuflicher Datenanalyst oder Wissenschaftler würden Sie im Grunde ein selbstständiges Unternehmen führen. Wie andere Unternehmen müssen Sie Ihre Fähigkeiten an potenzielle Kunden vermarkten. Als Erstes müssen Sie additionally ein starkes Portfolio aufbauen.

Gehen Sie einfach zurück und sammeln Sie Ihre gesamte Arbeit auf einer einzigen Plattform. Sie können ein Code-Repository-Instrument wie Github verwenden, um Ihre Projekte für die gemeinsame Nutzung zu speichern. Sie können auch eine Portfolio-Web site erstellen. Wir werden später darüber sprechen.

Stellen Sie sicher, dass Ihr Portfolio sowohl Ihre technischen als auch Ihre Tender Abilities widerspiegelt. Ein robustes Datenanalystenportfolio sollte in der Lage sein, Ihr breites Spektrum an Fachwissen hervorzuheben, z. B. Ihre SQL-Kenntnisse, Ihre Kenntnisse in Programmiersprachen, analytische Fähigkeiten, statistische Analysen, Datenvisualisierungsfähigkeiten und die Fähigkeit zum kritischen Denken.

Wenn Sie gerade Ihren Abschluss gemacht haben und noch keine Berufserfahrung haben, können Sie bereits während des Studiums relevante Tätigkeiten mit einbeziehen.

2. Legen Sie eine Charge fest

Es ist wichtig, einen angemessenen Preis festzulegen. Sie können Ihrem Kunden auf Stundenbasis oder auf Projektbasis abrechnen.

Der Vorteil eines Stundensatzes besteht darin, dass Sie wie ein normaler Arbeitnehmer für jede Minute, die Sie gearbeitet haben, vergütet werden. Der Vorteil eines Professional-Projekt-Tarifs besteht darin, dass Sie, wenn Sie Ihre Arbeit zeiteffizient erledigen, immer noch das Äquivalent eines ganzen Tages verdienen können.

Egal, wie Sie Ihren Kunden Rechnungen stellen, legen Sie Ihre Charge niemals so niedrig fest. Sie müssten viele Stunden arbeiten, nur um genug für Ihren täglichen Bedarf zu verdienen. Außerdem könnten Kunden Ihre Arbeit als minderwertig empfinden, wenn Sie so wenig verlangen.

Laut Wage beträgt der mittlere Stundensatz für einen Datenanalysten 30 US-Greenback professional Stunde. Upwork berichtet, dass freiberufliche Datenanalysten auf ihrer Plattform „20 bis 50 US-Greenback professional Stunde“ verlangen, was einem Durchschnitt von 35 US-Greenback entspricht. Wir können sagen, dass die branchenübliche Gebühr für Datenanalysten ist $30 bis $35 eine Stunde.

Sie können Ihrem Kunden höhere Gebühren in Rechnung stellen, wenn Sie der Meinung sind, dass Sie über mehr Fähigkeiten und Erfahrung verfügen als der durchschnittliche freiberufliche Datenanalyst. Beherrschen Sie weniger bekannte Programmiersprachen wie Pony und Rust fließend? Haben Sie für High-Unternehmen wie Apple und Google gearbeitet? Können Sie Ihre Daten für eine optimale Präsentation visualisieren?

Darüber hinaus können Sie aus praktischen Gründen Ihren Preis für ein großes Unternehmen anders festlegen als für ein kleines Unternehmen. Ein Begin-up wird Ihnen nicht so viel zahlen können, während Konzerne bereits erhebliche Einnahmen erzielen.

Sie sollten auch eine Mindestgebühr festlegen. Denken Sie daran, dass Sie zu Ihrem festgelegten Zinssatz einen nachhaltigen Lebensunterhalt verdienen müssen. Verkaufen Sie sich nicht unter Wert, nur um einen Kunden auf Ihre Kosten zu beschwichtigen.

3. Bauen Sie Ihre Marke auf und vermarkten Sie sich selbst

Ihre persönliche Marke ist, wie potenzielle Kunden und Kunden Sie wahrnehmen. Um ihre Aufmerksamkeit zu erregen, solltest du sicherstellen, dass deine Marke dich von anderen Freiberuflern abhebt.

Denken Sie additionally darüber nach, was Sie von den anderen unterscheidet. Haben Sie eine Spezialisierung, ein Fachgebiet? Wenn Sie bereits Erfahrung in der Zusammenarbeit mit einem Unternehmen gesammelt haben, können Sie Ihre Spezialisierung anhand Ihres Portfolios bestimmen. Wenn Sie noch keine Erfahrung haben, dann fragen Sie sich, worin Sie Experte werden möchten.

Sobald Sie alle diese ermittelt haben, müssen Sie sie auf Ihrer Web site einschließen, damit Sie sich richtig vermarkten können. Das ist beste Marketingpraxis.

Schauen Sie sich dieses Beispiel von Yan Holtz an. Der freiberufliche Datenanalyst vermarktet sich als Profi mit den Schwerpunkten Datenmanagement, Knowledge Mining, Datenvisualisierung und Teaching. Sie sehen all diese Spezialisierungen auf seiner Homepage:

Alles in seinem Web site-Portfolio ist additionally auf diese spezifischen Spezialisierungen ausgerichtet. Werfen Sie einen Blick auf diesen Screenshot seines Web site-Portfolio-Bereichs:

Um potenzielle Kunden davon zu überzeugen, dass Sie der Richtige sind, können Sie auch die positiven Bewertungen Ihrer früheren Kunden über Sie präsentieren.

Holtz tut dies auch und fügt sogar das Porträt jedes Kunden hinzu, um potenzielle Kunden davon zu überzeugen, dass die Particular person, die die optimistic Bewertung abgegeben hat, eine echte Particular person ist.

Wenn Sie keine Erfahrung als freiberuflicher Datenanalyst oder Wissenschaftler haben, können Sie stattdessen Ihren Bildungsabschluss, einige verwandte Projekte, die Sie in der Schule abgeschlossen haben, und Ihre Praktikumserfahrung auf Ihrer Web site angeben.

Wenn es Ihr Ziel ist, Datenwissenschaftler zu werden, empfehle ich die Teilnahme an einigen Wettbewerben zum verstärkenden Lernen, um Ihr Portfolio aufzubauen.

Vermarkten Sie sich als Nächstes unter Berücksichtigung Ihres persönlichen Brandings auch in den sozialen Medien. Stellen Sie sicher, dass Sie ein aktives LinkedIn-Profil haben. Fb kann Ihnen auch dabei helfen, diese Kunden zu sichern. Sie können Ihre Dienstleistungen durch bezahlte gezielte Anzeigen vermarkten und den Verkehr auf Ihre Unternehmenswebsite lenken.

Ein letzter Tipp, den Sie sich merken sollten, ist dieser: Sobald Sie Ihre persönliche Marke festgelegt haben, stellen Sie sicher, dass alles, was Sie von nun an tun, dazu beiträgt, diese Artwork von Branding zu stärken.

Wenn Sie sich beispielsweise entscheiden, ausschließlich B2B-Unternehmen zu beliefern, sollten alle Kunden, die Sie akzeptieren, so weit wie möglich aus der B2B-Branche stammen.

4. Nutzen Sie freiberufliche Web sites

Unternehmen suchen ihren nächsten freiberuflichen Datenanalysten nicht nur in den sozialen Medien oder durch eine Suche auf persönlichen Web sites. Sie besuchen auch freiberufliche Seiten wie Fiverr oder Upwork. Engagieren Sie sich auf diesen Plattformen, damit Unternehmen oder potenzielle Arbeitgeber Sie sehen können. Das setzt natürlich voraus, dass Sie Ihr Profil auch auf diesen Plattformen anlegen müssen.

Wenn Sie großartige Arbeit leisten und hervorragende Empfehlungen erhalten, nehmen Sie diese in Ihr freiberufliches Plattformprofil auf, damit andere Interessenten sie sehen können.

Aber was ist, wenn Sie noch keine Berufserfahrung haben und daher keine Empfehlungen einreichen können? Mach dir keine Sorgen. Stattdessen können Sie in Ihrem Profil Ihre relevante Schulerfahrung angeben. Erklären Sie auch die Eigenschaften, die Sie zu der idealen Particular person für eine Arbeitsbeziehung machen können.

Wenden Sie sich dann direkt an Unternehmen oder tippen Sie auf freiberufliche Agenturen, um die ersten Projekte zu erhalten, die Sie in Ihr freiberufliches Plattformprofil aufnehmen können.

Stellen Sie sicher, dass Sie in Ihrem Freelancer-Profil auch einen Hyperlink zu Ihrer professionellen Web site angeben.

5. Seien Sie proaktiv und erreichen Sie Unternehmen

Warten Sie nicht einfach darauf, dass diese Kunden zu Ihnen kommen. Sie müssen proaktiv sein und sich auch an sie wenden. Sie können dies tun, indem Sie Ihre Dienste potenziellen Kunden auf den Plattformen anbieten, auf denen Sie sich befinden.

Aber senden Sie keine Copy-Paste-Pitches. Analysieren Sie jeden potenziellen Kunden, den Sie erreichen möchten. In Ihrer ersten Nachricht an sie können Sie basierend auf Ihrem Fachgebiet einige auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Vorschläge machen.

Wenn Sie eine kalte E-Mail senden, wie der obige freiberufliche Datenanalyst, können Sie bekannte Copywriting-Techniken verwenden, um Ihre Interessenten zu fesseln.

Das obige Beispiel verwendet beispielsweise die PAS-Technik (Downside-Agitate-Remedy). Beachten Sie, dass der freiberufliche Datenanalyst ein Branchenproblem einführte, nämlich dass 20 % der Unternehmen kein Jahr bestehen, und dieses Downside mit der Aussage verschärfte, dass innerhalb der ersten fünf Betriebsjahre eine 1:2-Wahrscheinlichkeit des Scheiterns besteht.

Nachdem er das Downside agitiert hatte, schlug Roy die Lösung vor: Marktforschung, eine Dienstleistung, die er anbietet.

Wie auch immer Sie sich entscheiden, einen potenziellen Kunden anzusprechen, seien Sie immer professionell, und Sie werden diese ersten Kunden als freiberuflicher Datenanalyst an Land ziehen. Vielleicht ist Ihr Kalender sogar im Handumdrehen gebucht. Stellen Sie in diesen Fällen sicher, dass Sie wissen, wie Sie Ihre Aufgaben priorisieren, damit Sie jedem Kunden stets den bestmöglichen Service bieten können.

Abschließend

Die Arbeit als freiberuflicher Datenanalyst birgt mehr Risiken als eine Vollzeitbeschäftigung. Zum einen haben Sie nicht das konstante Gehalt plus Zusatzleistungen wie normale Mitarbeiter.

Aber wenn Sie ein freiberuflicher Datenanalyst sind, haben Sie mehr Flexibilität. Sie können Ihre Zeit maximieren und so viel Arbeit übernehmen, wie Sie möchten. Damit verdienen Sie mehr als jeder regulär angestellte Datenanalyst.

Aber bevor Sie dorthin gelangen können, müssen Sie wissen, wie Sie Ihre Karriere als freiberuflicher Datenanalyst überhaupt starten können. Egal, ob Sie ein frischgebackener Absolvent oder ein Berufstätiger sind, der früher einen 9-to-5-Job hatte, die Tipps sind die gleichen:

Sie müssen ein starkes Portfolio aufbauen, sich auf freiberuflichen Plattformen engagieren, eine persönliche Marke aufbauen, sich selbst vermarkten und Unternehmen erreichen, um Projekte an Land zu ziehen. Sie sollten Kunden auch entsprechend Ihrem Könnensniveau belasten, um truthful entlohnt zu werden.

Wenn Sie diese Tipps anwenden, können Sie Ihre Karriere als freiberuflicher Datenanalyst erfolgreich starten. Sie wären Ihrem Ziel, Ihr eigenes boomendes freiberufliches Unternehmen zu führen, einen Schritt näher gekommen. Viel Glück!

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Von Ashish Gupta, ehemaliger Tech Lead für maschinelles Lernen bei Google AdWords (6 Jahre) und quantitativer Entwickler an der Wall Avenue. Mitbegründer und CEO von Polymer Search, der ersten No-Code-Lösung, die strukturierte Daten zugänglicher macht. Sein Ziel ist es, jedem zu helfen, genau zu ermitteln, was seine Leistungskennzahlen oder Werbeausgaben antreibt, und zwar auf jeder Detailebene und ohne spezielle Knowledge-Science-Kenntnisse.
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