Data Science — сложная область знания. Она в равной степени сочетает в себе математику и статистику, информатику и черную магию. С середины 2020 года Data Science быстро растет, многочисленные соискатели роятся над каждым объявлением о приеме на работу. Кроме того, бушующая пандемия, в дополнение ко всему, тянет вниз.

Старания в получении списка сертификатов об окончании курсов не продвинут вас далеко, если только у вас нет добросовестно заслуженных дипломов магистра или PhD (кандидата наук). Сертификаты массовых открытых онлайн-курсов, таких как на Coursera или eDx, хороши, но у меня нет свидетельств их большой значимости. Kaggle тоже уже не тот: его открытые соревнования — кладбище переобученных моделей, а настоящие соревнования выигрывают команды, с которыми трудно соревноваться, более того, такие соревнования в любом случае ограничены в смысле личного портфолио.

Выход всё же есть — делать собственные интересные проекты и из них собирать портфолио, которое выгодно представит вас. В данном материале представлены вдохновляющие примеры таких портфолио. Используйте их для улучшения вашего собственного портфолио Data Science, изучения новых навыков или чтобы открыть для себя интересные проекты.

---

Введение

Итак, как же создать портфолио? Мое личное мнение хорошо выразили строки песни известной группы Fleetwood Mac: «you can go your own way» (ты можешь идти своим путем).

Не пытайтесь делать то, что уже делали или делают другие, работайте над теми проектами, которые интересны вам, создайте портфолио из ваших работ и покажите их миру, чтобы люди увидели, что умеете именно вы.

Я говорю это, но понимаю, что проще сказать, чем сделать. Немногие дата-сайентисты — также фронтенд-разработчики или дизайнеры, не всегда у них есть время и стремление научиться дизайну или фронтенд-разработке.

К счастью, не нужно изобретать колесо заново: в сравнении с теми временами, когда портфолио было буквально портфолио, полным глянцевых страниц, или резюме, судьба которого — только пройти через рабочий стол HR, сейчас много невероятных портфолио доступны онлайн. Это бесценный ресурс, почему бы не получить от него максимум?

Обучение и вдохновение

Помимо ссылок в портфолио, сайты — крайне ценный ресурс в смысле обучения и идей.

Многие авторские проекты практичны, интересны и оригинальны. Они, по моему собственному суждению, — также великолепный дополнительный инструмент обучения. Например, наблюдение практического применения инструмента ML дает контекст при изучении теории: я обдумываю, где при работе с клиентами могу применить этот инструмент.

Но сказано уже достаточно, пора погрузиться в удивительные работы и посмотреть, чем они могут быть полезны.

Очевидно, мой список — всего лишь случайный набор из многих, многих прекрасных портфолио. Дайте мне знать в комментариях о ваших любимых портфолио и о том, согласны вы со мной или нет.

Дэвид Вентури

Я впервые столкнулся с Дэвидом, когда исследовал курсы по Data Science. Дэвид написал пост в блоге, который назывался «Я бросил школу, чтобы создать свою собственную магистерскую программу по Data Science – вот моя учебная программа». Этот пост определенно прошел проверку временем: с апреля 2016 по август 2020 года у него уже более 8000 хлопков на Medium.

С тех пор он снова ушел, чтобы сделать еще больше. Он создал курсы для DataCamp, в том числе один курс по Scala, часть курса Tableau и один курс с применением данных о звездах бейсбола MLB.

Кроме того, Дэвид — создатель курса «По верхам и низам с Ким Кардашьян» (UP AND DOWN WITH THE KARDASHIANS) [прим. перев. — рифма сохранена] с применением Python и pandas. Кто бы мог подумать, что слово Python появилось рядом со словом Кардашьян как отсылка к последнему скандалу или ужасающему выбору домашнего животного? Да. Этот человек талантлив.
Его сайт-портфолио соответствует широте талантов, показывает разнообразное содержание и тематики его работ.


Портфолио Дэвида Вентури

Заголовки на сайте Вентури упорядочивают содержание по типу клиентов. Они варьируются от курсов, проектов и контента для DataCamp или Udacity до личных проектов, включая статьи FreeCodeCamp, спортивную аналитику и множество веб-приложений. Я провел на сайте некоторое время и поразился ясности, с которой показываются типы результатов работы Дэвида. Говоря иначе, каждый раздел портфолио Вентури выполняет маркетинговую задачу — продает навыки Вентури.

С массовыми онлайн курсами все объясняется просто — в конце концов, Дэвид — опытный продюсер курсов. Но следующий раздел сайта содержит два очень разных видео, подчеркивающих его навыки и то, насколько ему комфортно перед камерой. Один из роликов — обучающее видео, другой ролик — видео о собаке, хитрый маркетинг, который никого не оставит равнодушным. Личные проекты Дэвида расположены так, чтобы подчеркнуть среду вывода, обозначенную яркими ссылками. Это позволяет зрителю мгновенно увидеть интересный в контексте проекта результат.

Написанные Дэвидом работы ясно разделены на статьи, отчеты и посты с учетом аудитории. Читатель сайта в конце концов придет к нужному продукту, а не к беспорядочным примерам, отсортированным по теме. Такой подход заставляет задуматься о том, проводил ли Дэвид какой-то анализ своих публикаций перед тем, как он пришел к такой организации сайта.
Ресурс Дэвида расположен по этой ссылке.

Ханна Янь Хань

Я гик визуализации данных, так что этот сайт наполнил меня завистью и радостью одновременно. Большинство представленных на первой странице проектов — это визуализации (здесь я мог бы добавить «великолепные»). Каждый проект представлен изображением, когда указатель наведен на изображение, появляются детали о визуализации, как показано на анимации ниже. Так, за несколько секунд читатель получает возможность увидеть широкий спектр визуализаций и техническое мастерство, владение R, D3.js, P5.js или Tableau. Мне нравятся чистый макет и последовательный интерфейс. Перемещаться по этому сайту — одно удовольствие.


Некоторые примеры портфолио визуализаций Ханны Янь Хань

Клик по проекту приведет читателя к статье с визуализацией. Кроме того, у Ханны есть специальное портфолио по Data Science на отдельной странице.


Несколько проектов Data Science, посмотрите на собаку!

Ясно, что макет спроектирован так, чтобы на странице визуализации передавать как можно больше информации. Ханна разделила проекты таким образом, чтобы достичь визуальной цельности на каждой странице. Вероятно, это означает, что читатель (а в перспективе клиент) заинтересован либо визуализацией, либо статьей, но не одновременно. Посмотрите портфолио здесь.

Донни Мартин

Прежде чем перейти к следующему портфолио, сядьте, выпейте чего-нибудь и приготовьтесь.



Донни Мартин утверждает, что он инженер-программист в Facebook, но глядя на его сайт и страницу на GitHub, я совершенно убежден, что он путешественник во времени или какой-нибудь маг, способный растягивать время. Я вернусь к этому позже, а пока взгляните на анимацию с прокруткой сайта. Его подход к сайту-портфолио сильно отличается от тех, что мы видели раньше. Здесь говорит толпа (то есть звезды на GitHub), и, надо сказать, толпа говорит громко. Донни непринужденно выставляет напоказ несколько личных проектов, у которых более 20 тысяч звезд!


Страница портфолио Донни Мартина

Github Мартина очень выразителен. Здесь мы обсуждаем Data Science, поэтому посмотрим на его репозиторий с блокнотами Jupyter Notebook. Помните, я сказал, что считаю Мартина колдуном? Когда мир вернется к сжиганию ведьм и колдунов, именно его блокноты станут моим доказательством против Мартина. Я просто не понимаю, как он находит время создавать столько всего, если только он не способен замедлять время. Вот совсем небольшая выборка блокнотов, которые он сделал доступными в этом репозитории.


Репозиторий Донна Мартина с его блокнотами

Список блокнотов плотный, но сгруппирован по основной библиотеке проекта, так что репозиторий работает, подобно витрине. Даже не открывая блокноты и не читая резюме работ, вы без труда увидите этику его работы, широту навыков, способность общаться и учить других людей. За просмотром блокнотов Мартина можно провести дни и недели — и лично я не вижу в этом ничего плохого. Посмотрите сами.

Клаудиа Тен Хуп

Веб-сайт Хуп выглядит чисто, аккуратно, его приятно читать. Ключевое отличие от других портфолио, которое я хотел бы подчеркнуть: эта страница явно работает как страница найма или запроса работы. Например, указана дневная ставка. Хуп — фрилансер, для нее имеет смысл подробно описать предлагаемые клиентам услуги. Стиль текста также указывает на то, что страница не обязательно рассчитана на людей, знакомых с Data Science. Это хорошее напоминание: мы должны подумать над целевой аудиторией каждого публикуемого сообщения и адаптировать его содержание для этой аудитории.


Страница услуг Клаудии Хуп

Посетите ее страницу, вот она.

Юлия Никульски

Это еще один отличный сайт-портфолио, на этот раз Юлии Никульски. Как и в случае с другими сайтами, я перечислю несколько крутых проектов, каждый из которых — отражение образа героя, сопровождаемое кратким описанием и ключевыми навыками. Я не буду много писать о Юлии — основной макет кажется похожим на другие, кроме того, я не читаю по-немецки! Один очень интересный момент — это ее пост под названием «Как создать сайт-портфолио Data Science».

Спасибо, что прочитали — это была небольшая подборка сайтов, найденных в интернете. Если у вас есть ваши личные фавориты, пожалуйста, дайте знать в комментариях.

А если вам пока еще рано собирать свое портфолио и вы только подумываете о смене сферы, то промокод HABR даст вам дополнительные 10% к скидке указанной на баннере.

• Онлайн-буткемп по Data Science
• Обучение профессии Data Analyst с нуля
• Онлайн-буткемп по Data Analytics
• Обучение профессии Data Science с нуля
• Курс «Python для веб-разработки»
• Профессия Этичный хакер

Рекомендуемые статьи

• Как стать Data Scientist без онлайн-курсов
• 450 бесплатных курсов от Лиги Плюща
• Как изучать Machine Learning 5 дней в неделю 9 месяцев подряд
• Сколько зарабатывает аналитик данных: обзор зарплат и вакансий в России и за рубежом в 2020
• Machine Learning и Computer Vision в добывающей промышленности