Jitesh Khurkhuriya

要成为数据科学家,您将需要一个数据科学组合。即使您掌握了成为数据科学家的技能,也没有投资组合是一个错误。它可以阻止您获得一份工作,每年赚取超过100克,并且可能导致您失去可见性。

为什么你需要数据科学组合?

您可能会想知道您为什么需要公开概况。毕竟,不是你简历的一切?最简洁的答案是不。这几天,招聘人员看起来不仅仅是在招募角色时恢复。大多数招聘人员积极寻找您的公开个人资料。这包括有关网站的答案堆栈溢出,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》

2021年10月

  • 281课
  • 各级
4.6 (2022)

学习和掌握数据科学,机器学习Python,机器学习数学,数据科学统计学|由Jitesh Khurkhuriya,Python,数据科学与机器学习A-Z团队

探索课程

创建一个突出组合

大多数课程都将建立您的数据科学技能将需要您创建一个项目。虽然教程的数据可能很有趣,但您应该使用不同的数据集测试您的新发现知识和技能。

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.您可以尝试的这些网站的一些项目是:

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)

在正确的地方托管您的投资组合

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

这是通过整个代码和结果展示项目的最佳场所之一。假设技术人员正在筛选您的简历,并可以访问您的GitHub配置文件。它可以让他们了解你技能的各个方面。GitHub配置文件是用于过滤恢复的进入资源。

要创建强大的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:11月2020年11月

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