前言
作为一个曾经靠兼职开发远程办公来赚钱的程序员，既碰到过无良甲方，开发完了不结尾款，最后通过法律手段才解决问题；也接过自称甲方的中介单，耗费心力拿到尾款，最后发现人家拿的钱比自己还多…
这一路兼职踩过的坑大概有我修的bug那么多，所以多多少少累积了一些经验，分享给大家。
主要有两个方面：
1.程序员开发兼职大致分为几类？
2.市面上靠谱的兼职平台有哪些？
首先是第一个问题，之前我也过了几年靠兼职养活自己的生活，也还是有一点经验的，其实市面上程序员兼职，类型主要分为三种：
兼职岗位众包
兼职岗位众包，指的是甲方这边已经有一些程序员来开发，只差某个技术栈的程序员。比如开发一个 app， iOS 前端、后端接口已经找好开发了，只缺少UI，那么他们便会把UI放到平台上招聘。
这种需求的特点是周期会比较短、项目金额在 5k到30k之间。
自由职业者驻场
自由职业者驻场需求，指的是某些甲方需要招聘自由职业者来完成保密类项目的开发，又或者是对方的公司有硬性要求，需要开发者到现场的项目。
开发内容类似于兼职岗位众包，只不过是你人一定要去驻场，所以费用会高一点，大概在 600/8 小时到 3500/8 小时之间。
项目整包
项目整包，指的是甲方没有自己的技术团队，需要从组建团队开始来进行开发。
比如需要开发某个APP，需求方只能提供到一份的需求文档，其它的像后端前端UI都需要线上搭建团队来开发。
这种的特点就是周期相对比较长、项目金额大。当下目前市面上类似的项目，报价根据需求实现的难度来看，一般在几万到几十万不等，通常会分为三到四期来进行阶段性开发。
第一类和第二类，适其实更加适合像我这样，没有团队但又有技术的独立开发者；第三类则适合团队完善，且成员对于接单都有经验的一些小工作室来做。
但是想要找到合适的第一类和第二类的单子，除了通过熟人介绍，最安全可靠的方法就是走第三方平台：虽然平台会收一点钱，除非你遇上黑心平台，正常的平台的收费真的都不高。
而且有平台人员的日常工作就是协调你和需求方之间的问题，会让你省不少心，试想一下：甲方需求不明确，指着淘宝让你做一个商城，你得给他理一份需求文档；好不容易开始开发了，不懂技术的甲方总是打电话来问这问那，你得点头哈腰耐心伺候着人家，给人家解释一大堆了专业名词，然后下次还来问你同样问题；快要结束开发了，你把demo按照需求文档做了出来，甲方说这里不满意那里不满意，需要加需求…
由此可见，选择一个好的平台有多重要，在这里涉及到我们的第二个问题了：
远程工作是未来的工作模式，国内外现在已经有不少平台了，但是靠谱的也是屈指可数，这里我就给大家推荐三个总体还不错的平台：
1、程序员客栈
程序员客栈也算是一个比较老牌的程序员垂类接单平台了，81W左右的开发者都在用，也从侧面证明这个平台的可靠度了；有不少企业会在上面发包，自然涉及到的方面也很广，基本上程序员、产品、UI都能在平台上找到合适的兼职。
平台会收取一定的服务费，但是并不高，而且平台的服务模式对开发者来说其实是有保障的，需求方和开发者的合作流程是透明的，不会出现辛辛苦苦开发了大半个月结果需求方直接跑路的情况。
2、 upwork
这个应该也不用多说，全球最大的远程工作平台，只要你有足够的英语能力和开发技术，都可以上去试一试找兼职，但是务必要清楚平台规则，小心不法分子钻平台的空子。
因为是面向全球的平台，自然不会担心接不到单子，但是在上面接单的价格可能不是特别高，如果你的报价高了，东南亚和印度那边的程序员会用更低的价格把单子抢走，对我们实际上是不太友好的，需要充分斟酌后再去接单。
3、Devonrs
Devonrs是国外最近蛮好用的接单平台，也是一个软件开发服务和外包的平台；值得注意的是，平台除了采用普通的货币支付以外，还支持区块链技术相关的支付手段，有相关需求的朋友也是可以试一试的。
一、Python入门
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。所有资料文末免费领取！！！
包含：
计算机基础
python基础
Python入门视频600集：
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
二、Python爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
三、数据分析
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
四、数据库与ETL数仓
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
五、机器学习
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
六、Python高级进阶
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
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