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오늘날의 데이터 중심 세계에서 강력한 데이터 과학 포트폴리오를 보유하는 것은 꿈의 직업이나 고객을 프리랜서로 확보하는 데 매우 중요합니다. 귀하의 포트폴리오를 통해 잠재 고용주나 고객에게 귀하의 기술, 경험 및 프로젝트 작업을 선보일 수 있습니다. 포트폴리오 생성을 위한 유료 플랫폼이 있지만 무료 플랫폼을 활용하면 한 푼도 지출하지 않고도 인상적인 포트폴리오를 구축할 수 있습니다.

데이터 과학에 열정을 갖고 다른 사람들이 해당 분야에 진출하도록 돕는 사람으로서 저는 항상 새로운 데이터 과학자가 강력한 포트폴리오를 구축하는 데 시간을 투자하도록 권장합니다. 좋은 포트폴리오에는 일반적으로 귀하가 작업한 데이터 과학 프로젝트에 대한 링크, 각 프로젝트에 대한 설명, 교육 배경에 대한 세부 정보, 관련 업무 경험 및 귀하에 대한 몇 가지 기본 정보가 포함됩니다. 이를 통해 고용주나 고객은 귀하의 능력에 대한 포괄적인 시각을 갖게 됩니다.

특히 프로젝트 설명을 통해 채용 담당자와 고객은 데이터 랭글링, 분석, 모델링 등에 대한 귀하의 기술 능력을 신속하게 평가할 수 있습니다. 실제 경험을 보여주는 이 쇼케이스를 제공함으로써 귀하는 다른 지원자와 차별화될 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 과학 포트폴리오를 구축하고 공유하는 데 사용할 수 있는 상위 5개 무료 플랫폼을 공유하겠습니다.

카글 데이터 사이언스 및 머신러닝을 위한 최고의 플랫폼입니다. 지식을 향상하고, 데이터 세트를 발견하고, 특정 문제에 대한 아이디어를 교환하려는 학생들에게 매우 인기가 있습니다. 또한 귀하의 기술을 선보이고 채용 관리자의 관심을 끌 수 있는 훌륭한 플랫폼입니다. 이를 달성하려면 대회에 참여하고, 노트북/프로젝트를 게시하고, 커뮤니티 토론에 참여하기만 하면 됩니다.

Kaggle 진행 시스템은 데이터 전문가가 우수성을 위해 노력하고 기술을 향상하도록 장려합니다. 찬성표를 받으면 사용자는 동메달, 은메달, 금메달을 획득하여 기여자에서 그랜드마스터 등급으로 올라갈 수 있습니다.

카글 포트폴리오

세련되고 사용자 친화적인 방식으로 자신의 작업을 선보이려는 데이터 과학자를 위한 DagsHub 꼭 시도해야 할 플랫폼이자 GitHub의 더 멋진 형제입니다. DagsHub를 사용하면 ML 실무자와 학생을 위해 특별히 설계된 단일 중앙 집중식 플랫폼에서 데이터 과학 및 기계 학습 모델 구축과 관련된 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

DagsHub를 사용하면 코드, 데이터, 모델, 시각화, 실험 및 문서가 포함된 데이터 과학 프로젝트를 쉽게 호스팅할 수 있습니다. 또한 기계 학습 모델을 원활하게 배포할 수 있습니다.
 

DagsHub 포트폴리오

DaVinci에는 링크드인 일반적인 전문 네트워킹 플랫폼으로 생각할 수 있지만 데이터 과학자가 자신의 프로젝트, 기술 및 성과를 선보일 수 있는 훌륭한 방법이 될 수도 있습니다. LinkedIn의 대규모 사용자 기반과 경력에 중점을 둔 점을 고려하면 잠재적인 고용주나 고객과 연결하기 위해 데이터 과학 프로필을 증폭할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.

LinkedIn에서는 귀하의 분석 기술을 보여주는 기술 블로그 게시물과 같은 데이터 과학 글쓰기에 대한 링크를 공유할 수 있습니다. 학문적, 직업적, 개인적 여부에 관계없이 완료한 데이터 과학 프로젝트의 요약을 게시할 수도 있습니다. 데이터 과학 또는 기계 학습 인증을 표시하는 것은 기술 능력을 알리는 또 다른 방법입니다.

또한 이 플랫폼을 사용하면 다른 데이터 전문가와 연결하고, 관심 있는 회사를 팔로우하고, 관련 그룹에 가입할 수 있습니다. LinkedIn에 적극적으로 참여하면 데이터 역할이나 공연에서 발견될 가능성이 높아집니다. 기본적으로 이는 잠재 연결자와 고용주가 귀하의 최근 데이터 과학 작업 및 성과를 기반으로 귀하를 쉽게 찾을 수 있게 해줍니다.
 

링크드인 포트폴리오

중급 데이터 과학자가 프로젝트와 연구에 대해 글을 써서 자신의 작업과 기술을 선보일 수 있는 이상적인 블로그 플랫폼을 제공합니다. 간단한 출판 형식과 방대한 독자층을 갖춘 Medium은 분석 능력과 커뮤니케이션 기술을 보여주는 데이터 과학 콘텐츠 포트폴리오를 만드는 좋은 방법입니다.

Medium에서는 데이터 과학 프로젝트를 처음부터 끝까지 자세히 설명하는 심층적인 기사를 게시할 수 있습니다. 문제에 어떻게 접근하고, 데이터를 처리 및 탐색하고, 모델을 개발 및 평가하고, 결과를 해석했는지 설명하십시오. 특정 데이터 과학 기술 및 도구에 대한 전문 지식을 자세히 설명하는 게시물을 작성할 수도 있습니다.

또한 최근 데이터 과학 연구 및 뉴스에 대한 블로그를 작성하여 해당 분야에 대한 지식을 보여줄 수 있습니다. 새로운 알고리즘, 획기적인 모델, 윤리적 문제 및 업계 동향에 대해 글을 쓰는 것은 귀하가 발전을 주도하고 있음을 보여줍니다.

중급 포트폴리오

온라인 포트폴리오를 구성하는 간단한 방법을 찾고 있는 데이터 과학자를 위해, 데이터과학portfol.io 귀하의 작업을 선보일 수 있는 사용자 친화적이고 집중적인 플랫폼입니다. 데이터 과학 커뮤니티를 위해 특별히 설계된 datascienceportfol.io를 사용하면 세련되고 전문적인 데이터 과학 포트폴리오를 몇 분 만에 간단하게 만들 수 있습니다.

직관적인 인터페이스를 통해 datascienceportfol.io 페이지에서 교육, 업무 경험, 기술, 프로젝트 등을 쉽게 강조할 수 있습니다. 목적, 사용된 기술 및 결과를 설명하는 데이터 과학 프로젝트에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. 실습 능력에 대한 증거를 제공하기 위해 GitHub 리포지토리 또는 라이브 데모에 대한 링크도 포함될 수 있습니다.

Datascienceportfol.io 포트폴리오

데이터 과학자로서의 경험을 통해 저는 자신의 기술을 입증하고 군중 속에서 눈에 띄기 위해 강력한 포트폴리오를 갖는 것이 얼마나 중요한지 직접 배웠습니다. 잘 구성된 데이터 과학 포트폴리오를 사용하면 잠재적인 고용주나 고객에게 최고의 작업을 보여줄 수 있습니다.

현재 제공되는 우수한 무료 플랫폼을 활용하여 포트폴리오를 구축하는 데 시간을 할애하는 것이 좋습니다. 최고의 프로젝트를 선별하고, 매력적인 설명을 작성하고, 새로운 도전에 직면하면서 포트폴리오를 최신 상태로 유지하세요. 귀하의 포트폴리오를 귀하의 데이터 과학 성과에 대한 끊임없이 진화하는 표현으로 취급하십시오.

포트폴리오에 대해 생각하기 시작하기 위해 절실히 직업이 필요할 때까지 기다리지 마십시오. 초기부터 개발을 시작하고 경력 전반에 걸쳐 계속해서 개선해 보세요. Kaggle, DagsHub, LinkedIn, Medium 및 DataSciencePortfol.io와 같은 플랫폼을 활용하여 강력하고 공유 가능한 포트폴리오를 만드세요.

강력한 포트폴리오는 데이터 과학자로서의 고유한 정체성을 보여줍니다. 이는 분석 및 기계 학습 기술을 원하는 조직에 가져올 수 있는 가치에 대한 실질적인 증거를 제공합니다. 포트폴리오에 투자하여 자신에게 투자하십시오. 흥미로운 데이터 과학 기회가 찾아오면 기뻐하실 것입니다!
 
 
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
 

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/5-free-platforms-for-building-a-strong-data-science-portfolio?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-platforms-for-building-a-strong-data-science-portfolio