5 piattaforme gratuite per creare un solido portfolio di Data Science

5 piattaforme gratuite per costruire un portfolio solido di Data Science

Nel mondo odierno basato sui dati, è fondamentale avere un robusto portfolio di data science per ottenere il lavoro dei tuoi sogni o clienti come freelance. Il tuo portfolio ti permette di mostrare le tue competenze, esperienze e lavori di progetto a potenziali datori di lavoro o clienti. Sebbene esistano piattaforme a pagamento per creare portfolio, puoi costruire un portfolio impressionante senza spendere nemmeno un centesimo sfruttando piattaforme gratuite.

Come appassionato di data science e di aiutare gli altri a entrare in questo campo, incoraggio sempre i nuovi data scientist a investire tempo nella creazione di un portfolio solido. Un buon portfolio include tipicamente collegamenti a progetti di data science su cui hai lavorato, una descrizione di ciascun progetto, dettagli sulla tua formazione accademica, esperienze lavorative rilevanti e alcune informazioni di base su di te. Ciò offre ai datori di lavoro o ai clienti una visione completa delle tue capacità.

In particolare, le descrizioni dei progetti consentono ai selezionatori e ai clienti di valutare rapidamente le tue competenze tecniche nell’elaborazione dei dati, nell’analisi, nella modellazione, ecc. Fornendo questa vetrina di esperienze reali, puoi distinguerti dagli altri candidati. In questo articolo, condividerò le migliori 5 piattaforme gratuite che puoi utilizzare per costruire e condividere il tuo portfolio di data science.

• VoAGI News, 5 ottobre 5 libri gratuiti per aiutarti a padroneggiare Python • Le migliori 7 notebook cloud gratuiti per la scienza dei dati
• Massimizza le prestazioni nelle applicazioni di Edge AI
• Svelare schemi nascosti Un’introduzione al clustering gerarchico

1. Kaggle

Kaggle è una piattaforma di prim’ordine per la data science e il machine learning. È molto popolare tra gli studenti che cercano di ampliare le loro conoscenze, scoprire set di dati e scambiare idee su problemi specifici. Inoltre, è un’ottima piattaforma per mostrare le tue competenze e attirare l’attenzione dei responsabili delle assunzioni. Per farlo, devi solo partecipare a competizioni, pubblicare notebook/progetti e partecipare alle discussioni della comunità.

Il sistema di progressione di Kaggle incoraggia i professionisti dei dati a puntare all’eccellenza e migliorare le loro competenze. Ricevendo voti positivi, gli utenti possono guadagnare medaglie di bronzo, argento e oro, che consentono loro di passare dalla posizione di Contributore a quella di Grandmaster.

2. DagsHub

Per i data scientist che cercano di mostrare il proprio lavoro in modo elegante e user-friendly, DagsHub è una piattaforma da provare assolutamente e un fratello più accattivante di GitHub. DagsHub ti consente di fare praticamente tutto ciò che riguarda la data science e la costruzione di modelli di machine learning, tutto in una piattaforma centralizzata progettata appositamente per professionisti e studenti di ML.

Con DagsHub, puoi facilmente ospitare i tuoi progetti di data science completi di codice, dati, modelli, visualizzazioni, esperimenti e documentazione. Semplifica anche il deploy dei tuoi modelli di machine learning.

3. LinkedIn

Anche se LinkedIn potrebbe essere considerato come una piattaforma di networking professionale generale, può anche essere un ottimo modo per i data scientist di mostrare i loro progetti, le competenze e i traguardi. Dato l’ampio numero di utenti di LinkedIn e la loro focalizzazione sulle carriere, offre un’ottima opportunità per amplificare il profilo di data science e connettersi con potenziali datori di lavoro o clienti.

Su LinkedIn, puoi condividere collegamenti ai tuoi scritti di data science, come post tecnici che dimostrano le tue abilità analitiche. Puoi anche pubblicare riassunti dei progetti di data science che hai completato, che siano accademici, professionali o personali. Esibire certificazioni in data science o machine learning è un altro modo per dimostrare le tue capacità tecniche.

La piattaforma ti consente anche di connetterti con altri professionisti dei dati, seguire le aziende di tuo interesse e unirti a gruppi pertinenti. Interagendo attivamente su LinkedIn, aumenti le tue possibilità di essere scoperto per ruoli o collaborazioni nel campo dei dati. Fondamentalmente, facilita la scoperta del tuo lavoro e dei tuoi traguardi recenti nel campo della data science da parte di collegamenti e datori di lavoro potenziali.

4. VoAGI

VoAGI offre una piattaforma di blogging ideale per i data scientist per mostrare il loro lavoro e le loro competenze scrivendo dei loro progetti e della loro ricerca. Con il suo semplice formato di pubblicazione e il vasto pubblico di lettori, VoAGI è un ottimo modo per creare un portfolio di contenuti di data science che dimostri le tue abilità analitiche e le tue capacità di comunicazione.

Su VoAGI, puoi pubblicare articoli approfonditi che guidano attraverso un progetto di data science dall’inizio alla fine. Spiega come hai affrontato il problema, elaborato ed esplorato i dati, sviluppato ed valutato modelli e interpretato i risultati. Puoi anche scrivere post che dettagliano la tua esperienza nelle tecniche e strumenti specifici di data science.

Inoltre, puoi scrivere un blog sull’ultima ricerca e le ultime notizie della data science per mostrare la tua conoscenza del settore. Scrivere su nuovi algoritmi, modelli innovativi, questioni etiche e tendenze dell’industria dimostra che sei sempre aggiornato sulle novità.

 

 

5. DataSciencePortfol.io

 

Per i data scientist che cercano un modo semplice per creare un portfolio online, datascienceportfol.io è una piattaforma facile da usare e focalizzata per mostrare il tuo lavoro. Progettato appositamente per la comunità di data science, datascienceportfol.io ti permette di creare un portfolio di data science professionale e accurato in pochi minuti.

Con un’interfaccia intuitiva, puoi facilmente evidenziare la tua formazione, esperienze lavorative, competenze, progetti e altro ancora nella tua pagina di datascienceportfol.io. Puoi fornire descrizioni dei tuoi progetti di data science che spiegano lo scopo, le tecniche utilizzate e i risultati. Puoi anche includere link a repository su GitHub o demo live per fornire prove delle tue abilità pratiche.

 

 

Conclusione

 

Dalla mia esperienza personale come data scientist, ho imparato in prima persona l’importanza di avere un portfolio solido per dimostrare le tue competenze e distinguerti dalla massa. Un portfolio di data science ben costruito ti permette di mettere in mostra i tuoi migliori lavori per potenziali datori di lavoro o clienti.

Consiglio vivamente di prendersi il tempo per sviluppare il proprio portfolio sfruttando le eccellenti piattaforme gratuite ora disponibili. Curare i tuoi migliori progetti, scrivere descrizioni coinvolgenti e tenere aggiornato il portfolio man mano che affronti nuove sfide. Tratta il tuo portfolio come una rappresentazione in continua evoluzione dei tuoi successi nella data science.

Non aspettare fino a quando hai disperatamente bisogno di un lavoro per iniziare a pensare al tuo portfolio. Comincia a svilupparlo fin da subito e continua ad arricchirlo lungo tutta la tua carriera. Approfitta di piattaforme come Kaggle, DagsHub, LinkedIn, VoAGI e DataSciencePortfol.io per creare un portfolio solido e condivisibile.

Un portfolio solido mette in mostra la tua identità unica come data scientist. Fornisce prove tangibili del valore che puoi portare alle organizzazioni alla ricerca delle tue competenze in analisi e machine learning. Investi in te stesso investendo nel tuo portfolio. Sarai contento di averlo fatto quando si presenteranno entusiasmanti opportunità nel campo della data science! Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un professionista certificato di data science che ama creare modelli di machine learning. Attualmente si focalizza sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici su tecnologie di machine learning e data science. Abid ha conseguito un master in Technology Management e una laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni. Il suo obiettivo è quello di costruire un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che lottano con disturbi mentali.