有哪些数据科学项目组合的想法可以让你得到这份工作？

当雇主雇佣一个数据科学家时，他们通常会寻找一个有能力为他们的业务创造收入和机会的人。编程、机器学习、统计学等知识不足以获得一份数据科学工作。您还需要一个投资组合来展示您的数据科学技能。一个全面的数据科学投资组合可以展示你的所有技能，使你有资格获得这个职位。一个解释得很好的数据科学组合应该展示你的沟通能力、协作能力、数据推理能力、主动能力和技术技能。

数据科学组合的重要性

• 数据科学投资组合比简历更有价值，因为您可以使用投资组合来记录您的项目、代码和数据集。
• 通过投资组合，您可以展示您的数据科学技能。
• 投资组合使您能够与其他专业人士建立联系。
• 这也增加了你获得数据科学工作的机会。

构建数据科学投资组合最重要的部分是找出在投资组合中添加什么。在您的数据科学投资组合中，您需要在GitHub或您的网站或博客上有一些项目。每个项目都应该有良好的结构，这样招聘经理就可以快速评估你的技能。在本博客中，我们将浏览一些应该在您的投资组合中的数据科学项目想法。

数据科学组合项目构想

在将项目添加到投资组合之前，您需要了解应该添加哪些数据科学项目以及必须避免哪些项目。这就是我们现在将在数据科学项目组合中讨论的内容。

您应该添加那些与您的角色对齐的项目。例如，如果你要申请一个分析师职位，构建使用数据清理和讲故事的项目可能对你很有用。

你的数据科学应该包括3-5个项目，展示你在以下方面的能力：

1. 交流
2. 与涉众和团队成员协作
3. 有技术能力
4. 关于数据的原因
5. 主动出击
6. 具有领域专长

数据清理项目

您应该添加将演示您在数据清理方面的技能的项目。找到一个杂乱的数据集，然后清理数据并执行基本分析。试着找到并处理一些非结构化的数据。您也可以通过API或web Scraping收集自己的数据。

数据可视化和讲故事项目

在您的数据科学投资组合中包括将展示您以下技能的项目：

1. 讲故事
2. 提供真正的洞察力
3. 令人信服地采取行动

在这里，您必须演示和解释您的代码在做什么，因此数据可视化和良好的沟通技巧非常有用。

构建端到端项目

构建端到端的项目是向你的招聘经理展示你有能力提取洞察力并将其展示给其他人的最佳方式。它表明您知道如何接收和处理数据，然后生成一些输出。

真实数据和网页搜索

您可以使用实际数据而不是预先清除的数据执行分析。数据收集、清理、准备和转换是数据科学工作的真正部分。网页刮痧也是一个伟大的方式，以获得一些有趣的数据。

尝试选择一个有趣的分析

不管你发现了什么，选择有趣的数据可能是一个很好的主意。最好的投资组合项目更多的是处理有趣的数据，而不是展示花哨的建模。

提出不包括在数据科学组合中的想法

建议你的投资组合中不要有共同的项目。在构建投资组合时，您需要远离最常见的项目想法。试着想出一些真正让你与众不同的东西。

以下是一些最常见的项目，如果您将它们包含在数据科学投资组合中，它们可能会对您造成伤害：

1. 泰坦尼克号数据集上的生存分类。
2. MNIST数据集中的数字分类。
3. 使用虹膜数据集进行花卉种类分类。

这些是最常见的项目，对你的伤害大于对你的帮助。您无法找到使用这些数据集将自己与他人区分开来的方法。你必须确保列出新颖的项目，以脱颖而出。

特定数据源思想

除了Facebook,Yelp,Foursquare,LinkedIn和Craigslist等一些有限制的API策略的困难想法之外，还有Reddit,Tumblr,体育，维基百科，非营利组织，大学网站等等。

一旦您有一些有趣的项目要添加到您的数据科学投资组合中，您的下一步将是以最佳的方式设置您的工作。为了增加数据科学项目的权重，您可以使用GitHub URL、写关于您的成就的博客以及使用BI工具创建仪表板。