Nel 2022, il mio portfolio mi ha aiutato a ottenere il mio primo lavoro in DS. Ora lo demolisco e ricomincio da zero
Se sei un data scientist o un aspirante data scientist, tenere un portfolio online è un modo fantastico per mostrare le tue capacità ai potenziali datori di lavoro.
Ho realizzato il mio primo portfolio nell’agosto 2022 su un sito GitHub Pages gratuito utilizzando un eccellente guida di Ivanna Kacevica. Il portfolio mi ha aiutato ad articolare le mie capacità e a ottenere il mio primo lavoro in DS, e inaspettatamente mi ha regalato “15 minuti di fama” quando ne ho parlato in una storia virale di TDS, Il portfolio che mi ha procurato un lavoro da data scientist.
Ora, un anno e mezzo dopo, sto demolendo il portfolio che mi ha procurato il mio primo lavoro da Data Scientist e lo sto ricostruendo da zero.
In questo articolo ti spiegherò perché.
Ti mostrerò come ho creato il mio nuovo e condividerò con te il modello che ho realizzato, che puoi utilizzare per creare un tuo portfolio di dati/analisi/intelligenza artificiale in soli 30-40 minuti.
Vorrei iniziare dicendo che mi piace ancora il mio vecchio portfolio.
È semplice e diretto e penso che faccia un buon lavoro nel mostrare i miei progetti senza travolgere il lettore.
Questa brevità è importante perché un reclutatore potrebbe dedicare solo 30 secondi a guardare il tuo portfolio (se così!), e non vuoi che si annoino o si fermi prima di aver raggiunto la fine. Come ho detto Prima:
Lo scopo del tuo portfolio è quello di mettere piede nella porta, non di farti ottenere il lavoro. Non riceverai mai un’offerta di lavoro esclusivamente con il fondo del tuo portafoglio. La realtà è che, anche se ai reclutatori piace l’aspetto del tuo portfolio, dovrai comunque sottoporsi ai loro colloqui e valutazioni. Lo scopo del portfolio è solo quello di fornire una rapida istantanea delle tue capacità e mostrare loro cosa sai fare.
Nell’agosto 2022, ero soddisfatto che il mio portafoglio avesse fatto questo. Ecco uno screenshot del mio vecchio portfolio in modo che tu possa giudicare da solo:
Fonte: towardsdatascience.com
