¿Cómo crear una cartera impresionante de ciencia de datos?

Data Science está ganando terreno rápidamente y se ha convertido en uno de los trabajos más buscados por los graduados y veteranos en la actualidad. Esto también ha resultado en una alta competencia por estos trabajos. Cuando todos son apasionados, trabajadores y conocedores, ¿cómo te destacas del resto de los candidatos? Respuesta- Portafolio . Una cartera sólida y diversa de ciencia de datos ayuda a resaltar sus habilidades y conocimientos.  

Debido a la abundancia de talento en el mercado laboral, los empleadores pueden desconfiar un poco de contratar a un recién graduado. Entonces, ¿cómo puedes persuadirlos de que eres el candidato ideal para el puesto? Demuestras tus habilidades mostrando el trabajo de proyectos y pasantías anteriores. Los portafolios se hacen con el objetivo principal de mostrar las habilidades de uno a los empleadores potenciales. De este modo, aumenta sus posibilidades de conseguir un trabajo en la empresa de sus sueños.

Los portafolios también se vuelven importantes si tiene antecedentes de educación no técnica o si está cambiando de carrera. También es relevante para aquellos que tienen muy poca experiencia laboral. Ahora que hemos enumerado algunas razones por las que una cartera de ciencia de datos es importante, veamos cómo crear una cartera de ciencia de datos impresionante .  

¿Qué proyectos se ven atractivos en su cartera?

La mejor manera de aumentar sus posibilidades de ser contratado para un trabajo es creando una cartera dirigida a empleadores específicos, industrias específicas y trabajos específicos. Sin embargo, si está buscando puestos de nivel de entrada, está lanzando una red amplia y buscando oportunidades que requieran un conjunto similar de habilidades y destrezas. Tendrá un gran comienzo si elabora un portafolio que incluya al menos un proyecto de cada una de las siguientes áreas.

• Limpieza de datos: la preparación, la manipulación y la limpieza de datos, como quiera llamarlo, se requiere en el 60-80% de la mayoría de los perfiles de ciencia de datos. Por lo tanto, exhibir sus talentos de depuración de datos con un proyecto validará sus habilidades. Primero deberá elegir un conjunto de datos desordenado y caótico con el que trabajará. Revise los datos sin filtrar para encontrar interesantes preguntas analíticas o ángulos que desee investigar. Y luego limpie los datos y realice un análisis rudimentario para responder esas preguntas. Las técnicas de limpieza difieren de un conjunto de datos a otro. Es posible que deba corregir errores estructurales, filtrar datos no deseados y manejar los datos faltantes. Algunas de las mejores herramientas para usar son TIBCO Refine, Winpure, Data Cleaner, Data Ladder, etc. Tableau es otro software poderoso que se puede usar para la limpieza de datos.
• Narración y visualización de datos: la narración en la ciencia de datos se refiere a sacar conclusiones mediante el análisis y la conexión de datos. El trabajo de cualquier científico de datos implica proporcionar información real y persuadir a otros con datos. Estas conclusiones, conocimientos y su aplicación al negocio deben comunicarse a varias partes interesadas. Esto requerirá el uso de visualización de datos y habilidades de comunicación. Puede diseñar un proyecto similar a uno lanzado por National Geographic que visualiza 500,000 muertes por Covid-19 en los EE. UU. O un micro proyecto centrado en la salud mental de los estudiantes de secundaria.
• Proyecto Grupal: Trabajar en grupo revela que tienes habilidades de comunicación efectiva y capacidad de trabajo en equipo, vitales en perfiles de ciencia de datos. Los proyectos grupales pueden ser una excelente manera de crear un proyecto desafiante y difícil. Puede intentar contribuir a un proyecto de código abierto conocido, como una biblioteca de código abierto relacionada con la ciencia de datos en un idioma de su elección. Un ejemplo de tal proyecto es la clasificación del cáncer de mama. Puedes usar Python para programar este proyecto. Junto con Python, se puede utilizar el conjunto de datos de Invasive Ductal Carcinoma (IDC). Puede usar las bibliotecas de Python Keras, OpenCV, NumPy y Matplotlib. Puede ser complicado, pero si puede contribuir a una biblioteca o paquete conocido, realmente ayudará a las empresas a notar su aplicación.

Algunos consejos más para hacer que su cartera sea atractiva

1. Aproveche la presencia en línea

La presencia en línea se ha vuelto muy importante para tener una mejor oportunidad de ser contratado. Ayuda a validar algunas cosas como su identidad, educación, conexiones sociales, intereses, etc. Hay varias plataformas que se pueden usar para construir una presencia impresionante en las redes sociales. Algunos de ellos siendo-  

• LinkedIn : un perfil de LinkedIn funciona como su perfil social profesional. Ayuda a generar credibilidad e interés en su perfil. Las empresas pueden verificar su educación, experiencia laboral y proyectos. Su perfil de LinkedIn también funciona como un currículum digital, ya que todos los logros, calificaciones, proyectos y enlaces a sitios web se pueden mencionar aquí.
• Cree un perfil profundo de GitHub : GitHub es el mejor amigo de todos los desarrolladores. Especialmente para un desarrollador principiante. Es un software que permite una interfaz gráfica basada en web, que ofrece controles de acceso y funciones de colaboración. Puede cargar y compartir su proyecto de ciencia de datos. De esta manera, los empleadores o colegas científicos de datos pueden consultar y revisar su proyecto. También es una gran manera de colaborar en proyectos de grupo. Intenta tener múltiples proyectos y algunas colaboraciones en tu perfil. Proporcionar el enlace a su perfil de GitHub en LinkedIn y currículum es una excelente manera de crear una cartera.
• Use Kaggle : Kaggle es otra gran plataforma para los entusiastas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Es una comunidad donde uno puede aprender, practicar y probar la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Kaggle es una excelente manera de comenzar a crear proyectos de ciencia de datos. Puede encontrar varios conjuntos de datos abiertos para iniciar su proyecto, así como otros recursos que serán útiles para el proyecto. También hay concursos en los que puedes participar. Puedes encabezarlos en tu perfil de LinkedIn y ganar insignias o medallas que harán que tu perfil se destaque del resto.

2. Aprenda y establezca contactos tanto como pueda:

Se da que cuantos más lenguajes, técnicas y herramientas conozca, mejor será para construir una cartera. Esto se debe a que tener una amplia gama de habilidades puede ayudarlo a ejecutar lenguajes y comprender mejor los problemas. También ayuda a agudizar sus habilidades analíticas. Dado que la ciencia de datos es un campo en evolución, mantenerse al tanto de las tendencias y los desarrollos se vuelve imperativo para los aspirantes a científicos de datos. ¿Entonces como haces esto?

• Leer blogs : los blogs son una excelente manera de obtener rápidamente nuevos conocimientos e información sobre cualquier tema. Lo mejor es que dado que los blogs se publican casi todos los días, contienen información relevante sobre los nuevos desarrollos. De esta manera, estará al tanto de los eventos actuales y los últimos desarrollos que tienen lugar en la ciencia de datos. Mencionar algunos de estos en una entrevista seguramente impresionará al panel. Uno también puede ayudarlo a dominar nuevas habilidades y herramientas.
• Construir una comunidad : construir o ser parte de una comunidad como Kaggle abre muchas puertas. Las comunidades son una excelente manera de aprender, practicar y enseñar habilidades. Hay varias comunidades conocidas como Kaggle, Slack, LinkedIn y Discord, a las que puedes unirte. Estar activo en tales comunidades asegura que nunca te pierdas ninguna actualización u oportunidad. Es una gran manera de construir conexiones profesionales. Además, un perfil activo en las comunidades informa a los empleadores sobre su serio interés en la ciencia de datos.
• Sitio web de la cartera : este paso a menudo se considera una molestia y, por lo tanto, se pasa por alto. Pero también es un paso que puede ayudar a un candidato a crear una marca por sí mismo. Al igual que los diseñadores gráficos usan Behance para sus carteras, puede usar Wix/Weebly o HTML para crear un sitio web para su cartera de ciencia de datos.

Conclusión

Crear un portafolio puede parecer desalentador al principio, pero se convertirá en una segunda naturaleza una vez que te acostumbres a documentar y exhibir tus proyectos. Lo mejor para hacer que la creación de un portafolio sea divertido e impresionante es seleccionar conjuntos de datos y problemas que le interesen. De esta forma, podrás darle un toque personal y diferenciar tu proyecto de los demás. Comience con sitios de blogs o construya su propio sitio web si desea desarrollar su marca. Construir una cartera sólida de ciencia de datos le brindará enormes ventajas. Aprovechar al máximo los consejos mencionados anteriormente lo ayudará a crear una cartera de ciencia de datos sustancial e impresionante.