Zdjęcie autora
 

Pierwszy staż w zakresie analityki danych odbyłem w 2020 roku.

Od tego czasu przeszedłem na pełnoetatowe stanowisko wyższego szczebla, dostałem wiele niezależnych zleceń związanych z analizą danych i doradzałem firmom w różnych częściach świata.

W tym czasie przeglądałem CV na stanowiska analityków danych, a nawet tworzyłem krótką listę kandydatów na stanowiska.

I zauważyłem jedną rzecz, która oddzielała najwybitniejszych kandydatów od wszystkich pozostałych.

Projektowanie.

Nawet jeśli nie masz żadnego doświadczenia w branży danych ani zaplecza technicznego, możesz wyróżnić się na tle innych i zostać zatrudnionym wyłącznie na podstawie projektów, które wyświetlasz w swoim CV.

W tym artykule pokażę Ci, jak stworzyć projekty, które pomogą Ci wyróżnić się na tle konkurencji i zdobyć pierwszą pracę analityka danych.

Jeśli czytasz ten artykuł, prawdopodobnie już wiesz, jak istotne jest wyświetlanie projektów w CV.

Być może po ukończeniu kursu online lub obozu dla rekrutów udało Ci się stworzyć kilka własnych projektów.

Jednak wiele projektów analizy danych wyrządza więcej szkody Twojemu portfelowi niż pożytku. Projekty te mogą w rzeczywistości obniżyć Twoje szanse na znalezienie pracy i należy ich za wszelką cenę unikać.

Na przykład, jeśli zdobyłeś popularny certyfikat Google Data Analytics na platformie Coursera, prawdopodobnie ukończyłeś projekt zwieńczający, który jest objęty tym certyfikatem.

Obraz z Coursera
 

Jednakże ponad 2 miliony innych osób zapisało się na ten sam kurs i potencjalnie ukończyło ten sam projekt zwieńczenia.

Istnieje duże prawdopodobieństwo, że rekruterzy widzieli te projekty w życiorysach setek kandydatów i nie będą pod ich wrażeniem.

Podobna logika obowiązuje w przypadku każdego innego projektu, który powstawał wielokrotnie.

Tworzenie projektu za pomocą Tytaniczny, Iryslub Obudowa w Bostonie Zbiór danych w Kaggle może być cennym doświadczeniem edukacyjnym, ale nie powinien być wyświetlany w Twoim portfolio. 

Jeśli chcesz mieć przewagę konkurencyjną nad innymi ludźmi, musisz się wyróżniać.

Oto jak.

Projekt, który się wyróżnia, musi być wyjątkowy.

Wybierz projekt, który:

• Rozwiązuje rzeczywisty problem.
• Nie da się go łatwo odtworzyć przez inne osoby.
• Jest ciekawa i opowiada historię.

Wiele porad dotyczących projektów analizy danych w Internecie jest niedokładnych i nieprzydatnych.

Zostaniesz poproszony o utworzenie ogólnych projektów, takich jak analiza zbioru danych Titanica – projektów, które nie wnoszą żadnej rzeczywistej wartości do Twojego CV.

Niestety, ludzie, którzy mówią Ci, abyś to zrobił, nawet nie pracują w branży danych, więc musisz zachować ostrożność, korzystając z tych rad.

W tym artykule pokażę Ci przykłady prawdziwych ludzi, którzy znaleźli pracę w analityce danych ze względu na swoje projekty portfelowe.

Dowiesz się o rodzajach projektów, które faktycznie zatrudniają ludzi w tej dziedzinie, dzięki czemu będziesz mógł potencjalnie zbudować coś podobnego.

1. Panel monitorowania trendów zawodowych

Pierwszy projekt to dashboard wyświetlający trendy zawodowe w branży danych.

Znalazłem ten projekt w wideo stworzony przez Luke'a Barousse, byłego głównego analityka danych, który specjalizuje się również w tworzeniu treści.

Oto zrzut ekranu tego pulpitu nawigacyjnego:

Obraz z SkillQuery 
 

Powyższy dashboard nazywa się SkillQuery i prezentuje najlepsze technologie i umiejętności, których poszukują pracodawcy w branży danych.

Na przykład, patrząc na dashboard, możemy stwierdzić, że najpopularniejszym językiem, którego pracodawcy szukają wśród analityków danych, jest Python, a za nim plasują się SQL i R.

Powodem, dla którego ten projekt jest tak cenny, jest to, że rozwiązuje rzeczywisty problem.

Każda osoba poszukująca pracy chce poznać najważniejsze umiejętności, których poszukują pracodawcy w swojej branży, aby móc się odpowiednio przygotować.

SkillQuery pomaga Ci to osiągnąć w formie interaktywnego pulpitu nawigacyjnego, z którym możesz się pobawić.

Twórca tego projektu wykazał się kluczowymi umiejętnościami w zakresie analizy danych, takimi jak Python, web scraping i wizualizacja danych.

Możesz znaleźć link do tego projektu Repozytorium GitHub tutaj.

2. Zatwierdzenie karty kredytowej

Ten projekt został stworzony, aby przewidzieć, czy dana osoba otrzyma kartę kredytową, czy nie. 

Znalazłem to w tym samym filmie stworzonym przez Luke'a Barousse, a twórca tego projektu ostatecznie otrzymał pełnoetatową rolę analityka danych.

Model akceptacji karty kredytowej został wdrożony jako aplikacja Streamlit:

Obraz z Projekt GitHub Semasuki
 

Wystarczy odpowiedzieć na pytania wyświetlane na tym panelu, a aplikacja poinformuje Cię, czy przyznano Ci kartę kredytową.

Ponownie, jest to kreatywny projekt, który rozwiązuje rzeczywisty problem za pomocą przyjaznego dla użytkownika pulpitu nawigacyjnego, dlatego wyróżnia się wśród pracodawców.

Umiejętności pokazane w tym projekcie obejmują język Python, wizualizację danych i przechowywanie w chmurze.

3. Analiza nastrojów w mediach społecznościowych

Projekt, który stworzyłem kilka lat temu, polega na przeprowadzeniu analizy nastrojów na treściach z YouTube i Twittera.

Zawsze lubiłem oglądać filmy na YouTube, a szczególnie fascynowały mnie kanały, które stworzyły na platformie tutoriale dotyczące makijażu.

W tym czasie na YouTubie wybuchł ogromny skandal z udziałem dwóch moich ulubionych influencerów zajmujących się urodą – Jamesa Charlesa i Tati Westbrook.

Postanowiłem przeanalizować ten skandal, przeglądając dane z YouTube i Twittera.

Stworzyłem model analizy nastrojów, aby ocenić nastroje społeczne dotyczące sporu, a nawet stworzyłem wizualizacje, aby zrozumieć, co ludzie mówią o tych wpływowych osobach.

Chociaż projekt ten nie miał bezpośredniego zastosowania biznesowego, był interesujący, ponieważ analizowałem temat, który mnie pasjonował.

Napisałem także post na blogu, w którym przedstawiłem moje ustalenia, które można znaleźć tutaj.

Umiejętności zademonstrowane w tym projekcie obejmują skrobanie stron internetowych, korzystanie z API, Python, wizualizację danych i uczenie maszynowe.

4. Segmentacja klientów za pomocą Pythona

Jest to kolejny projekt, który został stworzony przeze mnie. 

W tym projekcie zbudowałem model grupowania K-średnich w Pythonie, używając a zbiór danych na Kaggle.

Wykorzystałem zmienne takie jak płeć, wiek i dochód, aby stworzyć różne segmenty klientów centrów handlowych:

Obraz z Kaggle
 

Ponieważ zbiór danych wykorzystany w tym projekcie jest popularny, starałem się odróżnić moją analizę od pozostałych. 

Po opracowaniu modelu segmentacji poszedłem o krok dalej, tworząc profile konsumentów dla każdego segmentu i opracowując ukierunkowane strategie marketingowe.

Dzięki tym dodatkowym krokom mój projekt został dostosowany do dziedziny marketingu i analityki klienta, co zwiększyło moje szanse na zatrudnienie w terenie.

Stworzyłem także samouczek dotyczący tego projektu, udostępniając plik krok-po-kroku do zbudowania własnego modelu segmentacji klientów w Pythonie.

Umiejętności zademonstrowane w tym projekcie obejmują język Python, uczenie maszynowe bez nadzoru i analizę danych.

5. Panel analizy danych kursów Udemy

Ostatnim projektem na tej liście jest panel wyświetlający statystyki dotyczące kursów Udemy:

Obraz z Średni
 

Znalazłem ten projekt w artykule Medium napisanym przez Zacha Quinna, który obecnie jest starszym inżynierem danych w Forbes.

Kiedy jeszcze zaczynał, Zach twierdzi, że dzięki temu panelowi otrzymał ofertę pracy jako analityk danych od renomowanej firmy.

I łatwo zrozumieć, dlaczego.

Zach wykraczał poza zwykłe używanie SQL i Pythona do przetwarzania i analizowania danych. 

Włączył najlepsze praktyki w zakresie komunikacji danych do tego pulpitu nawigacyjnego, dzięki czemu jest on wciągający i atrakcyjny wizualnie. 

Wystarczy spojrzeć na panel, aby uzyskać kluczowe informacje na temat kursów Udemy, zainteresowań uczniów i konkurencji.

Na pulpicie nawigacyjnym wyświetlane są także wskaźniki istotne dla firm, takie jak zaangażowanie klientów i trendy rynkowe.

Spośród wszystkich projektów wymienionych w tym artykule ten podoba mi się najbardziej, ponieważ wykracza poza umiejętności techniczne i pokazuje biegłość analityka w opowiadaniu historii i prezentacji danych.

Tutaj to link do artykułu Zacha, w którym podaje kod i kroki podjęte w celu utworzenia tego projektu.

Mam nadzieję, że projekty opisane w tym artykule zainspirowały Cię do stworzenia własnego.

Jeśli nie masz pomysłów na projekty lub napotykasz przeszkody przy opracowywaniu własnego, polecam skorzystanie z pomocy generatywnych modeli AI.

Na przykład ChatGPT może dostarczyć mnóstwo pomysłów na projekty, a nawet wygenerować fałszywe zbiory danych, co pozwala doskonalić umiejętności analityczne.

Współpraca z ChatGPT w celu analizy danych pozwoli Ci szybciej uczyć się nowych technologii i stać się bardziej wydajnym, co pomoże Ci wyróżnić się na tle konkurencji.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o korzystaniu z ChatGPT i generatywnej sztucznej inteligencji do analizy danych, możesz obejrzeć mój Samouczek wideo na ten temat.  
 
 

Natasza Selwaradżi jest samoukiem, zajmującym się analizą danych, którego pasją jest pisanie. Natassha pisze o wszystkim, co jest związane z data science, jest prawdziwą mistrzynią wszystkich tematów związanych z danymi. Możesz się z nią połączyć LinkedIn lub sprawdź ją kanał YouTube.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.kdnuggets.com/5-data-analyst-projects-to-land-a-job-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-data-analyst-projects-to-land-a-job-in-2024