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Obtuve mi primera pasantía en análisis de datos en 2020.
Desde entonces, pasé a un puesto de alto nivel a tiempo completo, conseguí múltiples trabajos independientes de análisis de datos y realicé consultoría para empresas en diferentes partes del mundo.
Durante este tiempo, revisé currículums para puestos de analista de datos e incluso preseleccioné candidatos para puestos de trabajo.
Y noté una cosa que separaba a los solicitantes más destacados de todos los demás.
Proyectos
Incluso si no tiene experiencia en la industria de datos ni conocimientos técnicos, puede destacarse de los demás y ser contratado únicamente en función de los proyectos que muestra en su currículum.
En este artículo, le mostraré cómo crear proyectos que lo ayudarán a destacarse de la competencia y conseguir su primer trabajo como analista de datos.
Si estás leyendo este artículo, probablemente ya sepas que es importante mostrar proyectos en tu currículum.
Es posible que incluso haya creado algunos proyectos propios después de realizar un curso en línea o un campo de entrenamiento.
Sin embargo, muchos proyectos de análisis de datos hacen más daño que bien a su cartera. En realidad, estos proyectos pueden reducir sus posibilidades de conseguir un trabajo y deben evitarse a toda costa.
Por ejemplo, si obtuvo el popular Certificado de análisis de datos de Google en Coursera, probablemente haya realizado el proyecto final que viene con esta certificación.
Imagen de Coursera
Sin embargo, más de 2 millones de personas se han inscrito en el mismo curso y potencialmente han completado el mismo proyecto final.
Lo más probable es que los reclutadores hayan visto estos proyectos en el currículum de cientos de solicitantes y no les impresione.
Una lógica similar se aplica a cualquier otro proyecto que se haya creado muchas veces.
Creando un proyecto usando el Titanic, Iriso Vivienda en Boston El conjunto de datos en Kaggle puede ser una experiencia de aprendizaje valiosa, pero no debe mostrarse en su portafolio.
Si quieres tener una ventaja competitiva sobre otras personas, debes destacar.
Aquí le explicamos cómo.
Un proyecto que destaque debe ser único.
Elija un proyecto que:
- Resuelve un problema del mundo real.
- No puede ser fácilmente replicado por otras personas.
- Es interesante y cuenta una historia.
Gran parte de los consejos sobre proyectos de análisis de datos en Internet son inexactos e inútiles.
Se le pedirá que cree proyectos genéricos, como un análisis del conjunto de datos del Titanic, proyectos que no añaden ningún valor real a su currículum.
Desafortunadamente, las personas que le dicen que haga estas cosas ni siquiera trabajan en la industria de datos, por lo que debe tener criterio al seguir este consejo.
En este artículo, le mostraré ejemplos de personas reales que han conseguido trabajos en análisis de datos. debido a sus proyectos de cartera.
Aprenderá sobre los tipos de proyectos que realmente consiguen que se contrate gente en este campo para que pueda construir algo similar.
1. Panel de seguimiento de tendencias laborales
El primer proyecto es un panel que muestra las tendencias laborales en la industria de datos.
Encontré este proyecto en un video creado por Luke Barousse, un ex analista de datos principal que también se especializa en creación de contenido.
Aquí hay una captura de pantalla de este tablero:
Imagen de SkillQuery
El panel anterior se llama SkillQuery y muestra las principales tecnologías y habilidades que los empleadores buscan en la industria de datos.
Por ejemplo, al mirar el panel podemos decir que el lenguaje principal que los empleadores buscan en los científicos de datos es Python, seguido de SQL y R.
La razón por la que este proyecto es tan valioso es porque resuelve un problema real.
Todo solicitante de empleo quiere conocer las principales habilidades que los empleadores buscan en su campo para poder prepararse en consecuencia.
SkillQuery te ayuda a hacer exactamente esto, en forma de un panel interactivo con el que puedes jugar.
El creador de este proyecto ha demostrado habilidades cruciales en análisis de datos, como Python, web scraping y visualización de datos.
Puedes encontrar un enlace a este proyecto. Repositorio GitHub haga clic aquí
2. Aprobación de tarjeta de crédito
Este proyecto fue creado para predecir si una persona será aprobada para una tarjeta de crédito o no.
Lo encontré en el mismo vídeo creado por Luke Barousse, y el creador de este proyecto acabó consiguiendo un puesto de tiempo completo como analista de datos.
El modelo de aprobación de tarjetas de crédito se implementó como una aplicación Streamlit:
Imagen de Proyecto GitHub de Semasuka
Simplemente debe responder las preguntas que se muestran en este panel y la aplicación le dirá si ha sido aprobado o no para una tarjeta de crédito.
Nuevamente, este es un proyecto creativo que resuelve un problema del mundo real con un panel fácil de usar, razón por la cual destacó para los empleadores.
Las habilidades mostradas en este proyecto incluyen Python, visualización de datos y almacenamiento en la nube.
3. Análisis de sentimiento de redes sociales
Este proyecto, que creé hace unos años, implica realizar análisis de sentimiento sobre el contenido de YouTube y Twitter.
Siempre me ha gustado ver vídeos de YouTube y me fascinaron especialmente los canales que creaban tutoriales de maquillaje en la plataforma.
En ese momento, surgió un gran escándalo en YouTube que involucraba a dos de mis influencers de belleza favoritos: James Charles y Tati Westbrook.
Decidí analizar este escándalo recopilando datos de YouTube y Twitter.
Construí un modelo de análisis de sentimientos para medir el sentimiento público sobre la disputa e incluso creé visualizaciones para comprender lo que la gente decía sobre estos influencers.
Si bien este proyecto no tuvo aplicación comercial directa, fue interesante ya que analicé un tema que me apasionaba.
También escribí una publicación de blog que describe mis hallazgos, que puedes encontrar esta página.
Las habilidades demostradas en este proyecto incluyen web scraping, uso de API, Python, visualización de datos y aprendizaje automático.
4. Segmentación de clientes con Python
Este es otro proyecto que fue creado por mí.
En este proyecto, construí un modelo de agrupación en clústeres K-Means con Python usando un conjunto de datos en Kaggle.
Utilicé variables como género, edad e ingresos para crear varios segmentos de clientes del centro comercial:
Imagen de Kaggle
Dado que el conjunto de datos utilizado para este proyecto es popular, intenté diferenciar mi análisis del resto.
Después de desarrollar el modelo de segmentación, di un paso más creando perfiles de consumidores para cada segmento e ideando estrategias de marketing específicas.
Debido a estos pasos adicionales que tomé, mi proyecto se adaptó al dominio del marketing y análisis de clientes, lo que aumentó mis posibilidades de ser contratado en este campo.
También he creado un tutorial sobre este proyecto, que proporciona una Guia paso a paso para construir su propio modelo de segmentación de clientes en Python.
Las habilidades demostradas en este proyecto incluyen Python, aprendizaje automático no supervisado y análisis de datos.
5. Panel de análisis de datos del curso de Udemy
El proyecto final de esta lista es un panel que muestra información sobre los cursos de Udemy:
Imagen de Medio
Encontré este proyecto en un artículo de Medium escrito por Zach Quinn, quien actualmente es ingeniero de datos senior en Forbes.
Cuando recién estaba comenzando, Zach dice que este panel le valió una oferta de trabajo de analista de datos de una empresa de renombre.
Y es fácil ver por qué.
Zach fue más allá del simple uso de SQL y Python para procesar y analizar datos.
Ha incorporado las mejores prácticas de comunicación de datos en este panel, haciéndolo atractivo y visualmente atractivo.
Con solo mirar el panel, puede obtener información clave sobre los cursos de Udemy, los intereses de sus estudiantes y sus competidores.
El panel también muestra métricas que son vitales para las empresas, como la participación del cliente y las tendencias del mercado.
Entre todos los proyectos enumerados en este artículo, este es el que más me gusta, ya que va más allá de las habilidades técnicas y muestra la habilidad del analista en la narración y presentación de datos.
Aquí es un enlace al artículo de Zach donde proporciona el código y los pasos seguidos para crear este proyecto.
Espero que los proyectos descritos en este artículo te hayan inspirado a crear uno propio.
Si no tiene ninguna idea de proyecto o enfrenta obstáculos al desarrollar el suyo propio, le recomiendo utilizar modelos de IA generativa como ayuda.
ChatGPT, por ejemplo, puede proporcionar una gran cantidad de ideas de proyectos e incluso generar conjuntos de datos falsos, lo que le permitirá perfeccionar sus habilidades analíticas.
Utilizar ChatGPT para el análisis de datos le permitirá aprender nuevas tecnologías más rápido y ser más eficiente, lo que le ayudará a destacarse de la competencia.
Si desea obtener más información sobre el uso de ChatGPT y la IA generativa para el análisis de datos, puede ver mi tutorial de vídeo en el tema.
Natassha Selvaraj es un científico de datos autodidacta apasionado por la escritura. Natassha escribe sobre todo lo relacionado con la ciencia de datos, una verdadera maestra en todos los temas de datos. Puedes conectarte con ella en Etiqueta LinkedIn o mirala Canal de Youtube.
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