Зізнавайтеся, хто досі сприймає аналітику даних та ML виключно як роботу в компанії? 🤓Тобто логіка приблизно така: спочатку пройти курси, потім співбесіди, і лише тоді почати заробляти на своїх навичках.Але на практиці це може працювати не тільки так.Наприклад, вже під час навчання дата-аналітик може брати невеликі проєкти: будувати дашборди для бізнесу, автоматизовувати звітність, налаштовувати аналітику для маркетингових команд або допомагати стартапам працювати з даними.ML Engineer може створювати AI-чатботів, автоматизовувати обробку документів, будувати моделі прогнозування чи AI-рішення для бізнесу.І що цікаво: багатьом компаніям (по всьому світу!) не потрібен спеціаліст у штаті на повний день. Їм потрібно вирішити конкретну задачу, тому з кожним роком стає все більше проєктної роботи та фриланс-запитів.Мені подобається цей формат тим, що не потрібно звільнятися з основної роботи. Такі проєкти займають кілька годин на тиждень і можуть стати хорошим додатковим джерелом доходу. А ще ви класно прокачуєтеся як спеціаліст, бо отримуєте різноплановий практичний досвід. Тож якщо тема фрилансу вам цікава, дуже рекомендую приєднатися до нашого вебінару. Будемо говорити про те, які задачі реально можна брати спеціалісту з даних, як шукати перших клієнтів і як зрозуміти, чи підходить вам цей формат роботи взагалі.РЕЄСТРАЦІЯ ТУТ