京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在现代信息技术时代,数据科学自学有大量的免费资源。事实上,您甚至可以从无数可用资源中设计自己的数据科学课程。虽然从课程工作中获得的知识对于打好数据科学的基础是必不可少的,但你需要记住数据科学是一个实践性很强的领域。因此,动手技能非常重要,尤其是如果你有兴趣在学术界以外的地方作为一名实践数据科学家工作的话。
本文将讨论4个重要的平台,这些平台将使您能够构建一个展示数据科学经验的投资组合。一个强大的投资组合会让你的雇主在竞争中占据优势,吸引最优秀的人才。请记住,有兴趣雇用你的雇主会要求你提供完成数据科学项目的证据。埃隆·马斯克(Elon Musk)的这句名言概括了包括数据科学在内的任何技术学科的雇主的心态:
“一般情况下,寻找能证明特殊能力的东西。我甚至不在乎某人是否毕业于大学或高中或其他什么…他们是否制造了一些真正令人印象深刻的设备?赢得一些真正艰苦的比赛?想出什么好主意了吗?解决一些非常棘手的问题?“
一个突出完成的项目、认可和奖项列表的强有力的投资组合将作为你在数据科学方面能力的证据。
在深入研究构建良好的数据科学组合的主题之前,让我们首先讨论数据科学组合重要的5个原因。
现在让我们讨论创建数据科学组合的4个重要平台。
1。GitHub
GitHub是一个非常有用的展示数据科学项目的平台。作为一个数据科学的渴望者,GitHub应该作为您在整个数据科学旅程中作为已完成项目的存储库使用的第一个平台。这些项目可以包括每周任务中的项目或顶点项目。这个平台使您能够与其他数据科学家或数据科学的渴望者共享您的代码。对雇用你感兴趣的雇主会检查你的GitHub投资组合,评估你已经完成的一些项目。因此,在GitHub上构建一个非常强大和专业的投资组合非常重要。
要建立一个GitHub投资组合,首先要做的是创建一个GitHub帐户。一旦您的帐户创建,您可以继续编辑您的个人资料。当编辑你的个人资料时,添加一个简短的传记和一张专业的个人资料图片是个好主意。您可以在这里找到一个GitHub概要文件的示例:https://GitHub.com/bot13956。
现在让我们假设您已经完成了一个重要的数据科学项目,并且希望为您的项目创建一个GitHub存储库。
创建存储库的提示:确保为存储库选择合适的标题。然后包括一个自述文件,以提供项目内容的概要。然后您可以上传您的项目文件,包括数据集、Jupyter笔记本和示例输出。
下面是一个用于机器学习项目的GitHub存储库的示例:
存储库名称:bot13956/ml_model_for_predicting_ships_crew_size
存储库URL:https://github.com/bot13956/ml_model_for_predicting_ships_crew_size
自述文件:
ML_Model_for_Predicting_Ships_Crew_Size Author: Benjamin O. Tayo Date: 4/8/2019 We build a simple model using the cruise_ship_info.csv data set for predicting a ship's crew size. This project is organized as follows: (a) data preprocessing and variable selection; (b) basic regression model; (c) hyper-parameters tuning; and (d) techniques for dimensionality reduction. cruise_ship_info.csv: dataset used for model building. Ship_Crew_Size_ML_Model.ipynb: the Jupyter notebook containing code.
您可以从示例自述文件中看到,该文件很好地概述了项目的全部内容,包括目标和目的、数据集以及包含代码的Jupyter笔记本文件。在准备存储库时,请始终记住,由于它是公共的,其他用户将可以访问它,因此您希望以易于理解的方式准备它。
2。Kaggle
Kaggle是世界上最大的数据科学社区,拥有强大的工具和资源来帮助您实现数据科学目标。Kaggle允许用户查找和发布数据集,在基于Web的数据科学环境中探索和构建模型,与其他数据科学家和机器学习工程师合作,并参加解决数据科学挑战的竞赛。在此平台上,您可以访问数据集、课程、笔记本和比赛。同样,作为一个初学者,你必须创建一个帐户,然后设置你的个人资料,包括一张个人资料图片和一个简短的个人简历。
加入Kaggle的主要目的之一是与其他数据科学专业人员建立网络。无论您是数据科学新手还是经验丰富的数据科学家,您都可以在Kaggle上找到一个合适的论坛,允许您发现内容并围绕您感兴趣的主题进行讨论。你的最终目标应该是进入并参与在这个平台上发起的数据科学竞赛。因为大多数比赛鼓励团队合作,所以与其他数据科学领域的有志之士建立网络是很重要的,他们可以作为Kaggle challenge比赛的团队成员。当您参加Kaggle竞赛时,您可以在您的公共配置文件上展示您完成的项目,包括您的数据集、Jupyter笔记本和项目报告。
3。LinkedIn
LinkedIn是一个非常强大的平台,可以展示您的技能,并与其他数据科学专业人士和组织建立联系。LinkedIn现在是发布数据科学职位和招聘数据科学家的最著名平台之一。事实上,我通过LinkedIn得到了许多数据科学方面的采访。
确保您的个人资料始终是最新的。列出你的数据科学技能集,以及你的经验,包括你完成的项目。也列出奖项和荣誉是值得的。你还想让招聘人员知道你正在积极寻找工作。此外,在LinkedIn上,您希望通过关注数据科学影响者和出版物,如KDnuggets、走向数据科学和走向人工智能,来保持最新的信息。这些公司发布关于各种主题的有趣的数据科学文章的更新,包括机器学习、深度学习和人工智能。
下面是我在LinkedIn上发帖的例子:https://www.LinkedIn.com/in/benjamin-o-tayo-ph-d-a2717511/detail/recent-activity/shares/
4。中等
Medium现在被认为是投资组合建设和网络建设发展最快的平台之一。如果您有兴趣使用这个平台来建立投资组合,第一步将是创建一个中等帐户。您可以创建免费帐户或会员帐户。对于一个免费的帐户,您每月可以访问的会员文章的数量是有限制的。一个会员帐户需要每月5美元或50美元/年的订阅费。有关成为Medium会员的更多信息,请访问以下站点:https://Medium.com/membership。
一旦您创建了一个帐户,您就可以继续创建一个配置文件。确保包括一张专业图片和一个简短的个人简历。下面是一个中等配置文件的示例:https://Medium.com/@benjaminobi。
在Medium上,与其他数据科学专业人员建立网络的一个好方法是成为追随者。您还可以关注专门针对数据科学的特定媒体出版物。两个顶级数据科学出版物是《面向数据科学》和《面向人工智能》。
在媒体上增强你的投资组合的最好方法之一是成为一名媒体作家。
写媒介文章有5个主要优点:
如果您有兴趣成为一名数据科学媒体作家,这里有一些可以让您入门的资源:
在媒体上写数据科学博客初学者指南
为您的数据科学文章选择正确的特征图像
总之,我们讨论了可以用于构建数据科学组合的4个重要平台。投资组合是展示您的技能和与其他数据科学专业人员建立网络的一种非常重要的方式。一个好的投资组合不仅能帮助你跟上这个领域的最新发展,还能提高你在潜在招聘者面前的知名度。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10