5 бесплатных платформ для создания крепкого портфолио в сфере науки о данных

5 бесплатных платформ для создания профессионального портфолио в области науки о данных

В сегодняшнем мире, основанном на данных, иметь сильный портфолио в области науки о данных критически важно для того, чтобы получить свою мечту в виде работы или клиентов как фрилансера. Ваше портфолио позволяет вам продемонстрировать свои навыки, опыт и проектную работу потенциальным работодателям или клиентам. Хотя существуют платные платформы для создания портфолио, вы можете построить впечатляющее портфолио, не потратив ни копейки, используя бесплатные платформы.

Как человек, увлеченный наукой о данных и помогающий другим проникнуть в эту сферу, я всегда побуждаю новых специалистов по данным вкладывать время в создание надежного портфолио. Хорошее портфолио обычно включает ссылки на проекты по науке о данных, название и описание каждого проекта, информацию о вашем образовании, соответствующем опыте работы и некоторую базовую информацию о вас. Это дает работодателям или клиентам всеобъемлющее представление о ваших способностях.

Описание проектов, в частности, позволяет рекрутерам и клиентам быстро оценить ваши технические навыки в области обработки данных, анализа, моделирования и т. д. Предоставляя этот показатель реального опыта, вы можете выделиться среди других кандидатов. В этой статье я поделюсь топ-5 бесплатными платформами, которые вы можете использовать для создания и публикации своего портфолио в области науки о данных.

1. Kaggle

Kaggle – первоклассная платформа для науки о данных и машинного обучения. Она очень популярна среди студентов, которые стремятся расширить свои знания, найти наборы данных и обсудить специфические проблемы. Кроме того, это отличная платформа для демонстрации ваших навыков и привлечения внимания руководителей по найму. Для этого достаточно участвовать в соревнованиях, публиковать свои записные книжки/проекты и принимать участие в обсуждениях в сообществе.

Система прогрессии на Kaggle поощряет специалистов по данным стремиться к совершенству и совершенствовать свои навыки. Путем получения голосов пользователи могут заработать бронзовые, серебряные и золотые медали, которые позволяют им продвигаться от звания соавтора до грандмастера.

2. DagsHub

Для специалистов по данным, которые хотят продемонстрировать свою работу в современном и удобном интерфейсе, DagsHub – это обязательная платформа и более крутой аналог GitHub. DagsHub позволяет делать практически все, что связано с созданием моделей машинного обучения и данными, все на одной централизованной платформе, специально разработанной для практиков и студентов в области машинного обучения.

С помощью DagsHub вы легко можете разместить свои проекты по науке о данных с кодом, данными, моделями, визуализациями, экспериментами и документацией. Он также облегчает развертывание ваших моделей машинного обучения.

3. LinkedIn

LinkedIn может рассматриваться как обычная профессиональная платформа для сетевого общения, но она также является отличным способом для специалистов по данным показать свои проекты, навыки и достижения. Благодаря огромной аудитории LinkedIn и фокусу на профессиональном развитии, это отличная возможность усилить свой профиль в области науки о данных для связи с потенциальными работодателями или клиентами.

На LinkedIn вы можете делиться ссылками на свои публикации в области науки о данных, такие как технические блоги, демонстрирующие ваши аналитические навыки. Вы также можете публиковать краткие описания своих проектов по науке о данных, будь то академические, профессиональные или личные. Показывать сертификаты по науке о данных или машинному обучению – это еще один способ сигнализировать о вашей технической компетенции.

Платформа также позволяет вам связываться с другими специалистами по данным, следить за компаниями, которые вас интересуют, и присоединяться к соответствующим группам. Активное участие на LinkedIn увеличивает ваши шансы быть найденным для ролей или заданий, связанных с данными. Основным же преимуществом является то, что потенциальные связи и работодатели могут легко найти вас на основе ваших последних работ и достижений в области науки о данных.

4. VoAGI

VoAGI предоставляет идеальную платформу для блогов специалистов по данным, чтобы продемонстрировать свою работу и навыки, писав о своих проектах и исследованиях. Благодаря простому формату публикации и огромному числу читателей, VoAGI – отличный способ создать портфолио контента по науке о данных, демонстрирующее ваши аналитические способности и навыки коммуникации.

На VoAGI вы можете публиковать глубокие статьи, которые подробно описывают проекты по анализу данных от начала до конца. Расскажите, как вы подошли к проблеме, обработали и исследовали данные, разработали и оценили модели и как вы интерпретировали результаты. Вы также можете писать статьи, в которых подробно описываете ваше мастерство в определенных техниках и инструментах анализа данных.

Кроме того, вы можете вести блог о последних исследованиях и новостях в области анализа данных, чтобы продемонстрировать свои знания в этой области. Писать о новых алгоритмах, прорывных моделях, этических вопросах и тенденциях в индустрии показывает, что вы всегда следите за новыми достижениями.

 

 

5. DataSciencePortfol.io

 

Для специалистов по анализу данных, которые ищут простой способ создания онлайн-портфолио, datascienceportfol.io – это удобная и сфокусированная платформа для демонстрации вашей работы. Специально разработанная для сообщества по анализу данных, datascienceportfol.io позволяет создать профессиональное портфолио по анализу данных за считанные минуты.

С помощью интуитивного интерфейса вы можете легко выделить свое образование, опыт работы, навыки, проекты и многое другое на своей странице в datascienceportfol.io. Вы можете предоставить описания своих проектов по анализу данных, объясняющие цель, использованные методы и результаты. Ссылки на репозитории GitHub или живые демонстрации также могут быть включены, чтобы дать доказательства вашей практической способности.

 

 

Заключение

 

Из собственного опыта работы аналитиком данных я понял насколько важно иметь качественное портфолио, чтобы продемонстрировать ваши навыки и выделиться среди остальных кандидатов. Хорошо составленное портфолио в области анализа данных позволяет выставить на показ ваши лучшие работы потенциальным работодателям или клиентам.

Я настоятельно рекомендую потратить время на создание и совершенствование вашего портфолио, воспользовавшись отличными бесплатными платформами, которые сейчас доступны. Отберите ваши лучшие проекты, напишите убедительные описания и обновляйте портфолио по мере освоения новых задач. Рассматривайте ваше портфолио как постоянно развивающееся представление ваших достижений в области анализа данных.

Не ждите момента, когда вам сильно понадобится работа, чтобы начать думать о вашем портфолио. Начните разрабатывать его как можно раньше и продолжайте совершенствовать на протяжении всей карьеры. Воспользуйтесь платформами, такими как Kaggle, DagsHub, LinkedIn, VoAGI и DataSciencePortfol.io, чтобы создать мощное и долгосрочное портфолио.

Качественное портфолио показывает вашу индивидуальность и вклад, который вы можете принести в организации, ищущие ваши навыки в аналитике данных и машинном обучении. Инвестируйте в себя, инвестируйте в ваше портфолио. Вы будете рады, что сделали это, когда потрясающие возможности в сфере анализа данных постучат в вашу дверь!  Abid Ali Awan (@1abidaliawan) – сертифицированный профессионал в области анализа данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о машинном обучении и технологиях анализа данных. Абид имеет степень магистра в управлении технологиями и степень бакалавра по телекоммуникационной инженерии. Его целью является разработка продукта искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, борющихся с психическими заболеваниями.