Έχεις λοιπόν βουτήξει με τα μούτρα στον κόσμο του Data Science, έχεις κατακτήσει τις βασικές αρχές και ανυπομονείς να ξεκινήσεις την καριέρα σου.

Πώς όμως θα ξεχωρίσεις σε έναν ανταγωνιστικό τομέα;

Η απάντηση: ένα εντυπωσιακό portfolio που θα σε προωθήσει ως data scientist.

Το portfolio σου είναι η ευκαιρία σου να διηγηθείς την ιστορία σου ως ένας data scientist.

Γιατί το portfolio δεν είναι απλώς μια συλλογή έργων!

Είναι μια σχεδιασμένη εμπειρία που αποδεικνύει τις τεχνικές σου δεξιότητες, την προσέγγισή σου στην επίλυση προβλημάτων και την ικανότητά σου να επικοινωνείς αποτελεσματικά πληροφορίες και ιδέες.

Εδώ είναι ο οδηγός σου για τη δημιουργία ενός Data Science Portfolio που προσελκύει το ενδιαφέρον των recruiters και των διευθυντών προσλήψεων:

1. Επίλεξε έργα που αναδεικνύουν τα δυνατά σου σημεία

Δεν είναι όλα τα data science έργα ίδια. Αν και είναι δελεαστικό να συμπεριλάβεις όλα όσα έχετε διεκπεραιώσει, επικεντρώσου σε έργα που αναδεικνύουν τις βασικές σας ικανότητες.

 Αρχάριοι:

Ξεκινήστε με έργα που αναδεικνύουν την κατανόησή σας στις τεχνικές χειρισμού δεδομένων χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες όπως η pandas στην Python.

Τα δημόσια σύνολα δεδομένων σχετικά με τον καιρό, την οικονομία ή τις τάσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης προσφέρουν άφθονες ευκαιρίες για να εξερευνήσετε τον καθαρισμό δεδομένων, τη μηχανική των χαρακτηριστικών και τις βασικές οπτικοποιήσεις.

 Ενδιάμεσοι:

Κάντε ένα βήμα παραπάνω εφαρμόζοντας στατιστικές μεθόδους και αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.

Η ανάλυση συναισθήματος σε κριτικές προϊόντων με τη χρήση τεχνικών NLP ή η δημιουργία ενός μοντέλου ταξινόμησης για την πρόβλεψη της αποχώρησης πελατών είναι εξαιρετικές επιλογές.

 Προχωρημένοι:

Αν έχετε εμπειρία με πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως το TensorFlow, αναδείξτε την ικανότητά σας να αντιμετωπίζετε σύνθετα προβλήματα.

Έργα στην αναγνώριση εικόνας, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας ή την πρόβλεψη χρονοσειρών μπορούν να καταδείξουν τις προηγμένες δεξιότητές σας.

2. Δημιούργησε μια συναρπαστική αφήγηση

Μην παρουσιάζεις απλώς τα αποτελέσματα, αφηγήσου μια ιστορία! Για κάθε έργο, δώσε το πλαίσιο: Ποιο πρόβλημα προσπαθούσες να λύσεις; Πώς το προσέγγισες; Αντιμετώπισες προκλήσεις;

Τι να κάνεις:

 Όρισε σαφώς το επιχειρηματικό πρόβλημα.

 Εξήγησε τα βήματα συλλογής και προεπεξεργασίας των δεδομένων σου.

 Περίγραψε τη μεθοδολογία που επέλεξες και την επιλογή του μοντέλου.

 Επισήμανε τα βασικά ευρήματα και τις οπτικοποιήσεις.

 Συζήτησε τους περιορισμούς και τις δυνατότητες περαιτέρω διερεύνησης.

Αυτή η αφηγηματική δομή αναδεικνύει όχι μόνο τις τεχνικές σου δεξιότητες, αλλά και την αναλυτική σκέψη και την ικανότητά σου να επικοινωνείς σύνθετες έννοιες με σαφή και συνοπτικό τρόπο.

3. Βάλε διαδραστικά στοιχεία για μια ελκυστική εμπειρία

Προχώρησε πέρα από τα στατικά στιγμιότυπα οθόνης.

Εξετάστε το ενδεχόμενο να ενσωματώσετε διαδραστικές οπτικοποιήσεις χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες όπως το Plotly ή το Dash στην Python.

Αυτό επιτρέπει στους θεατές να εξερευνήσουν οι ίδιοι τα δεδομένα, προωθώντας μια βαθύτερη κατανόηση των ευρημάτων σου και του αντίκτυπου της ανάλυσής σου.

Φαντάσου έναν πιθανό εργοδότη να μπορεί να χειριστεί τις απεικονίσεις σου, αποκαλύπτοντας κρυφές τάσεις και μοτίβα - μια πραγματικά καθηλωτική εμπειρία για ένα portfolio. 

4. Τελειοποίησε και παρουσίασε την εργασία σου

Οι πρώτες εντυπώσεις είναι υψίστης σημασίας στον κόσμο του data science.

Επίλεξε μια πλατφόρμα όπως το Github Pages ή μία σελίδα αφιερωμένη στην δημιουργία portfolio, που θα παρουσιάζει τα έργα σου με επαγγελματικό ύφος.

Βεβαιώσου ότι ο κώδικάς σου είναι καλά τεκμηριωμένος και εύκολα κατανοητός, τηρώντας τις βέλτιστες πρακτικές στην αναγνωσιμότητα του κώδικα.

Ένα καλό data science portfolio δεν προβάλλει μόνο τις τεχνικές σου ικανότητες, αλλά αντανακλά την προσοχή σου στη λεπτομέρεια και τη δέσμευσή σου στην αριστεία.

Τα χαρακτηριστικά αυτά είναι ιδιαίτερα περιζήτητα στους data scientists.

5. Προσάρμοσε το portfolio στο κοινό σου

Ενώ η προβολή των ποικίλων δεξιοτήτων σου είναι πολύ σημαντική, να θυμάσαι - η συνάφεια κυριαρχεί.

Αν στοχεύεις μία θέση data scientist στον τομέα των χρηματοοικονομικών, δώσε προτεραιότητα σε έργα που αφορούσαν την ανάλυση χρηματοοικονομικών δεδομένων.

Αυτή η στοχευμένη προσέγγιση καταδεικνύει την κατανόηση του συγκεκριμένου κλάδου, των προκλήσεων δεδομένων του και την ικανότητά σου να εφαρμόζεις τις δεξιότητές σου στον εν λόγω τομέα.

Φαντάσου έναν υπεύθυνο προσλήψεων να εξετάζει το portfolio σου και να βλέπει ένα project που αντιμετωπίζει άμεσα ένα σημείο αδυναμίας στον οργανισμό του

Θα έλεγε κανείς ότι είναι ένα άμεσο σημείο εκκίνησης της συζήτησης!

 Bonus Tip: Μην φοβάσαι να δείξεις το πάθος σου για το Data Science! Βάλε στο portfolio σου μια ενότητα "Σχετικά με εμένα" που τονίζει τα ενδιαφέροντα και τους επαγγελματικούς σου στόχους.

 

Έτσι Λοιπόν… 

Η δημιουργία ενός data science portfolio είναι μια συνεχής διαδικασία.

Συνέχισε, επομένως, να προσθέτεις νέα έργα, καθώς αναπτύσσεις τις δεξιότητές σου.

Να θυμάσαι! Το portfolio σου είναι μια δυναμική αντανάκλαση της διαδρομής σου ως data scientist.

Οπότε κράτα το ενημερωμένο και δες πώς οι ευκαιρίες εργασίας των ονείρων σου θα σου χτυπούν την πόρτα!

Αν θέλεις να εξερευνήσεις περαιτέρω τον κόσμο του Data Science, ρίξε μια ματιά στο Data Science Bootcamp που προσφέρουμε.