如何创建高大上的数据科学作品集？

本文将重点讨论如何创建高大的数据科学作品集。我们将讨论雇主想要看到什么技能，以及如何创建一个作品集，以有效地展示所有的技能。我们将举例说明如何呈现作品集中的项目，并给您一些初步建议。在阅读了这篇文章之后，你应该能够理解为什么要创建数据科学作品集，以及具体的方法。当雇主想招聘什么雇主时，他们想要的是那些能够为企业创造价值的人。这通常意味着申请人需要掌握能够给企业带来收入和机会的技能。而且作为一名数据科学家，可以通过以下四种方式为企业创造价值：对原始数据的敏锐洞察，并向他人展示。例如：通过分析广告点击率，我们会发现18-21岁的广告比21-25岁的广告带来的成本和收入要高得多——企业相应地调整了其广告投资，创造了商业价值。构建一个能给客户带来直接价值的系统。例如，Facebook的一位数据科学家通过优化新闻流向用户展示了更好的结果——这导致更多的人订阅新闻流，这意味着更多的广告订阅，这给Facebook带来了直接收入。构建一个系统的例子，可以给公司的其他人带来直接的价值：编写脚本，自动从三个数据库中提取数据并聚合，通过清洁的数据集分析他人，提高他人的工作效率，这也创造了价值。与公司其他人分享专业知识的例子：通过防止不切实际的时间表和半成品，与产品经理讨论如何实现机器学习算法的功能，这也创造了价值。毫无疑问，当雇主评估申请人时，他们会评估申请人是否具备上述四项技能中的一项或多项（申请人可能需要根据公司和职位同时具备多项技能）。为了向企业证明你可以在上述四个领域帮助企业，你需要展示你的以下技能：沟通能力、与他人合作能力、技术能力、数据推断能力、主观能动性。一个全面的作品集应该足以展示你在上述各个方面的技能，并且对其他人来说很容易检查——作品集中的每一项都应该有丰富的文档和清晰的文档，这样，招聘经理可以快速评估你的作品集。如果你在顶尖大学拥有机器学习或相关领域的学位，那么获得数据科学相关的工作就相对容易了。如果你在机器学习或相关领域拥有学位，那么获得与数据科学相关的工作将相对容易。由于顶尖大学的声誉和专业对应的事实，雇主相信你可以为企业创造价值。但如果你没有来自顶尖大学的相关学位，你必须为自己建立这种信任。这样说:对于雇主来说，申请多达200份工作。假设HR总共需要10个小时的过滤申请来确定电话采访中的谁。这意味着每个申请的平均评估时间只有3分钟。一开始，人力资源部不相信你能为企业创造价值，你有3分钟的时间来建立他们对你的信任，然后为自己创造电话面试的机会。数据科学的一个主要特点是，你在自己的项目中所做的工作几乎与你被录用后所做的工作相同。作为数据科学家，在LendingClub上分析信用数据可能与分析匿名贷款数据非常相似。在LendingClub匿名数据的前几行建立HR对你的信任，最重要的是证明你可以做他们需要你做的事情。对数据科学而言，这就要求我们创建一套项目作品集。项目越“真实”，人力资源部就越相信你将是企业中有用的人，你获得电话面试的机会就越大。既然我们知道需要一个作品集，我们就需要弄清楚它需要包含什么。至少，你应该在GitHub或你的博客上有一些项目，代码是可见的，并且有很好的文档。人力资源部越容易找到这些项目，他们就越容易评估你的技能。每个项目都应尽可能配备好文件，用README文件说明如何设置，并介绍数据的特点。               在GitHub上一个组织良好的项目中，我们将讨论一些应该放入作品集的项目类型。建议每种类型都有多个项目，特别是与你想从事的职位相关的项目类型。例如，如果你申请的职位需要大量的机器学习知识和技能，那么创建一些机器学习项目将非常有帮助。另一方面，如果你申请分析师的职位，数据清理和数据呈现项目将更加关键。数据清理项目数据清理项目向HR显示，您可以提取不同的数据集并使用它们。数据清理是数据科学家做的最重要的工作，因此，它是需要展示的关键技能。这类项目涉及提取混乱数据，然后进行清理和分析。数据清理项目证明了您的数据推理能力，以及您将多个数据源的数据提取集成到单个数据集中的能力。数据清理是所有数据科学家工作的重要组成部分，显示你已经具备了这种能力，这将是一个很大的优势。您需要将原始数据清理成易于分析的形式。要做到这一点，你需要在data中找到一个混乱的数据集.gev，/r/datasets，或者在Kagledatasets上寻找不要选择清理后的数据——选择多个数据文件，数据有细微差别的那种。如果可以，找到一些额外的数据集——例如，如果你下载了一个航班数据集，你能通过谷歌找到一些相关的数据集吗？试着选择一些你个人感兴趣的——这样，你就能完成一个更好的最终项目。选择一个可用的数据来回答问题来探索数据发现有趣的探索角度来清理数据如果有多个数据文件，它们集成在一起，以确保你想要探索的角度，在数据层面可以做一些基本的分析来回答你最初选择的问题显示结果建议使用Jupyternotebook或RMarkdown进行数据清理和分析，以确保代码和逻辑是可以理解的，使用尽可能多的注释和Markdown单元格解释过程将项目上传到GitHub。由于许可问题，原始数据并不总是可以提交到Git仓库，所以你至少应该描述原始数据并解释来源。本系列的第一篇文章在第一部分介绍了如何逐步创建一个完整的数据清理项目。本系列的第一篇文章在第一部分介绍了如何逐步创建一个完整的数据清理项目。您可以在这里查看。如果你很难找到一个好的数据集，以下是一些例子：美国航班数据纽约地铁旋转门数据足球数据纽约地铁，如果你想要一些灵感，以下是一些优秀的数据清理项目的例子：推特数据分析Airbnb数据清理数据显示项目数据显示项目显示你对数据的洞察力，从数据中提取洞察力和用数据说话的能力。用数据讲故事对商业价值有很大影响，所以这将是你简历的重要组成部分。用数据讲故事对商业价值有很大的影响，所以这将是你简历的重要组成部分。该项目涉及提取一组数据，并以数据呈现令人信服的结论。例如，您可以使用航班数据来解释某些机场的航班延误，这可能会通过改变航线来改善。一个优秀的数据呈现项目将使用大量的可视化，并可以引导读者逐步了解分析结果。以下是创建优秀数据呈现项目的参考步骤：在data中找到有趣的数据集.gev，r/datasets，或者在Kagledatasets上寻找与最近发生的事件相关的内容，以引起读者的兴趣，并尝试选择一些你个人感兴趣的内容——这样你就可以完成一个更好的最终项目。从不同的角度探索数据探索数据，从数据中找到有趣的相关性，创建图表，并逐步显示您的发现。详细记录这个引人注目的过程。从所有的探索中选择最有趣的角度，记录从原始数据到最终发现的探索过程。创建令人信服的图表，充分阐述探索过程中的每一步，也可以解释代码，并对每一步的结果进行丰富的分析。为了清楚地告诉读者你在分析数据过程中的想法和想法，建议使用Jupyternotebook或RMarkdown进行数据分析，以确保代码和逻辑是可以理解的，并使用尽可能多的注释和Markdown单元解释过程将项目上传到Github系列第一篇文章的第二部分，并介绍了如何逐步使数据发出声音。您可以在这里查看。按街区SAT成绩划分的纽约地图，如果你很难找到一个好的数据集，这里有一些例子:如果你想要一些灵感，Lendingclub贷款数据FivethirtyEight数据集Hackernew数据，以下是一些优秀数据呈现项目的例子:Hip-hop和美国总统候选人特朗普纽约出租车和优步数据分析跟踪研究NBA球员运动提到2016年美国总统大选候选人歌词（图片来自上述第一个项目）端到端项目，我们介绍了探索性数据清理和分析项目。这些项目可以让HR更好地认识到你对数据的洞察力和呈现数据的能力。这些项目可以让人力资源部更好地了解你对数据的洞察力和呈现数据的能力。然而，它们不足以显示你为客户创建系统的能力。面向客户的系统涉及高性能代码，这意味着系统可以使用不同的数据，多次运行，产生不同的输出。比如一个可以预测股市的系统——每天早上，它会自动下载最新的股市数据，然后预测当天哪些股票会走红。为了显示我们可以创建业务系统，我们需要创建一个端到端的项目。接收和处理端到端项目的数据，然后生成输出。通常，这些输出是机器学习算法的结果，但也可以是其他输出，如符合某一标准的行总数。这里的关键是使系统能够灵活地处理新数据（如股市数据），并具有高性能。此外，使代码易于安装、设置和操作也很重要。以下是创建一个优秀的端到端项目的参考步骤：找到一个有趣的话题，我们不仅会处理一个单一的静态数据集，所以你需要设置一个话题应该有一个开放的，经常更新数据是一些例子：天气NBA游戏航班电价导入和分析多个数据集在你的能力范围内，下载尽可能多的数据阅读理解数据，找出您所期望的预测内容，创建预测计算所需的特征，构建培训和测试数据，制作预测和分类代码，并将代码分解为多个文件，并在项目中添加一个REAME文件，阐述了如何在项目中安装和运行内联文档，使代码能够轻松地从命令运行上传到GitHub系列的第三篇文章中逐步创建端到端的机器学习项目。您可以在这里查看。你可以在这里查看。如果你很难设置一个好的话题，以下是一些例子：历史上的S&Twitter数据SP500数据流&如果你想要一些灵感，以下是一些优秀的端到端项目的例子：理解和解释复杂的数据科学概念，如机器学习算法。这让人力资源部意识到，你擅长向公司的其他人或客户解释复杂的概念。这也是数据科学作品集的重点，因为它是现实世界中数据科学工作的重要组成部分。这也显示了你对概念及其工作原理的深刻理解，而不仅仅是语法层面。深刻的理解有助于你更好地判断和做出更好的选择，并向他人介绍你的工作。为了写一篇解释性的文章，我们首先需要选择一个数据科学的话题，然后写博客。这篇文章需要引导读者从一无所知到对概念有一个清晰的理解。写文章的关键是用简单简单的语言——你写得越专业，HR就越难知道你是真的懂还是假装懂。写解释性文章的几个重要步骤是选择你熟悉的话题，引导读者理解概念，然后用最终的概念做一些有趣的事情。以下是一些参考步骤：找到你熟悉或想学习的概念机器学习算法，如k-nearestneighbors（最近的邻居法）是一个可选的例子统计概念，这也是一个很好的选择，以确保这个概念有一些微妙的地方值得挖掘，以确保你真正理解这个概念，并解释它并不复杂。选择一个数据集来辅助解释，例如，如果选择解释k-nearestnerghbors，可以用NBA的数据(寻找球路相似的球员)列出一篇文章的大纲，假设读者根本不知道你把概念分解成几个部分，比如k-nearestneighbors，可以分解为:用K=1匹配用相似性预测相似度量的欧式距离>1.匹配文章，用直白的语言清晰描述。试着找一个非技术人员围绕一个中心点阅读这篇文章，看看他们的反应，分享文章。最好发布到自己的博客上。如果没有博客，上传到GitHub。如果你很难找到一个好的概念，以下是一些例子：k-如果你想要一些灵感，以下是一些更好的解释性文章的例子：线性回归自然语言处理简单的贝叶斯k-nearestneighbors可选作品组件上传到Github和博客，但添加一些其他组件也很有帮助，例如，Quora的答案、演讲和数据科学竞赛的结果。人力资源部通常关心这些问题，但它们也是突出和证明你能力的好方法。这些通常是人力资源部关心的第二个问题，但它们也是突出和证明你能力的好方法。演讲是帮助教别人的一种有效方式，它也可以向人力资源部证明你对某个话题足够熟悉。它可以帮助人力资源部了解你的沟通和演讲能力。这些技能在一定程度上会与作品集的其他部分重叠，但仍然是很好的证明。最常见的演讲地点是当地的meetup。Meetup上的表演

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