Портфолио проектов — это ключевой инструмент для демонстрации ваших навыков работодателям в области машинного обучения (ML).
Вот пошаговое руководство, как создать портфолио, которое привлечет внимание.
Шаг 1: Выберите подходящие проекты
Подберите 3–5 проектов, которые показывают ваши навыки в разных аспектах ML. Проекты могут быть учебными, из курсов или соревнований, но должны выглядеть профессионально.
Шаг 2: Оформите проекты
Для каждого проекта подготовьте описание, включающее:
- Цель: Какую проблему вы решали.
- Данные: Какие данные использовали.
- Методы: Какие алгоритмы или библиотеки применили.
- Результаты: Что получилось.
Добавьте визуализации (графики, диаграммы), чтобы наглядно показать результаты. Пишите описания простым языком, чтобы их понял даже не-технический специалист.
Шаг 3: Подготовьте код
Разместите код проектов на GitHub. Используйте популярные библиотеки, такие как Pandas, Scikit-learn или PyTorch, и следите за структурой кода.
Шаг 4: Создайте платформу для портфолио
- Разместите код на GitHub.
- Создайте страницу на личном сайте или в Notion, где соберете все проекты.
- На странице укажите краткую информацию о себе: навыки (Python, SQL), опыт, участие в хакатонах или Kaggle.
- Добавьте ссылки на проекты и их описания.
Шаг 5: Адаптируйте портфолио под вакансию
Изучите требования в профильных вакансиях и выделите подходящие навыки.
Шаг 6: Обновляйте портфолио
Добавляйте новые проекты по мере изучения технологий, таких как AutoML или работа с большими данными. Проверяйте, чтобы ссылки работали, а описания были без ошибок.
- 45%
