Jitesh Khurkhuriya

要成为一名数据科学家,你需要一个数据科学的投资组合。即使你已经掌握了成为数据科学家的技能,没有作品集也是一个错误。它会让你找不到工作,年收入超过10万美元,还会让你被忽视。

你为什么需要一个数据科学的投资组合?

你可能想知道你为什么需要一个公众形象。毕竟,简历上不是什么都有吗?简短的回答是否定的。如今,招聘人员在招聘时不仅会看简历。大多数招聘者都在积极寻找你的公开资料。这包括在网站上的答案堆栈溢出,文章LinkedIn,以及有关GitHub.为了找到一份工作,甚至是创造一个自由职业的商业机会,建立你的公众形象是很重要的。

《数据科学2021:完整数据科学与机器学习》

最后更新:2021年3月

  • 282课
  • 所有级别
4.6 (1965)

Machine Learning A-Z, Data Science, Python for Machine Learning, Math for Machine Learning, Statistics for Data Science |由Jitesh Khurkhuriya, Python,数据科学和机器学习A-Z团队

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创建一个出色的作品集

大多数建立数据科学技能的课程都需要你创建一个项目。虽然教程中的数据可能很有趣,但您应该使用不同的数据集来测试新发现的知识和技能。

如果你在学习每一个主题的同时专注于创建你的项目作品集,这会很有帮助。许多在线课程在教授概念的同时也遵循这种构建项目的做法。有一些资源可以下载数据并创建项目组合。我最喜欢的是UCI机器学习知识库.它有超过500个来自生命科学、工程和商业等领域的数据集。它包括银行、信用卡、社交媒体、在线零售等等。

另一个有趣的在线项目资源是Kaggle竞争.这两个网站上你可以尝试的项目有:

1.波士顿房价预测(回归)

2.自行车需求预测(回归)

3.汽车价格预测(回归)

4.虹膜物种(分类)

5.皮马印第安人糖尿病数据集(分类)

6.葡萄酒品质预测(分类)

7.银行电话营销(分类)

把你的作品集放在正确的地方

你可以建立一个个人网站来展示你的能力,但是最显眼的地方是招聘者已经在找的地方。这里有三个最能展示你技能的地方:

LinkedIn

LinkedIn已经成为建立你的职业形象的标准。它是人们查看你的公众资料的第一个地方。

为数据科学创建一个强大的LinkedIn个人简介:

堆栈溢出

这是展示你技能的另一个非常重要的地方。这需要一些奉献和持续的努力。在Stack Overflow上建立一个优秀的个人档案的唯一方法是为各种问题提供强有力的答案。如今,许多基于人工智能的招聘工具会给你在Stack Overflow上的积分或分数加分。

要创建强大的堆栈溢出存在:

GitHub

这是展示您的项目和整个代码和结果的最佳场所之一。假设一个技术人员正在筛选你的简历,并且可以访问你的GitHub个人资料。这可以让他们了解你技能的各个方面。GitHub简介是筛选简历的首选资源。

创建一个强大的GitHub配置文件:

为数据科学建立一个投资组合是至关重要的。把你的作品集放在正确的地方也很重要。这会让招聘人员更容易看到你。另一个选择是创建一个个人网站来展示你的能力。你可以完成我提到的所有参考项目关于Udemy的数据科学课程

页面最后更新:2020年11月

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