यदि आप अपने कौशल का प्रदर्शन करने के लिए परियोजनाओं के पोर्टफोलियो के बिना डेटा विज्ञान की नौकरियों के लिए आवेदन कर रहे हैं, तो आप अपने आप को कम बेच रहे हैं। इस लेख में, मैं इस बारे में बात करूंगा कि किसी डेटा विश्लेषक या डेटा वैज्ञानिक के लिए एक पोर्टफोलियो क्यों जरूरी है और एक आश्चर्यजनक डेटा साइंस पोर्टफोलियो बनाने के बारे में कैसे जाना जाए।

क्या मुझे डेटा विज्ञान परियोजनाओं के पोर्टफोलियो की आवश्यकता है?

अपनी शादी के लिए एक बैंड को किराए पर लेने की कल्पना करें, बिना यह जाने कि वे किस तरह का संगीत बजाते हैं! यह एक "मैं भाग्यशाली महसूस कर रहा हूँ" रणनीति है जो एक चट्टानी शुरुआत का कारण बन सकती है।

अब, इमेजिंग में से चुनने के लिए तीन बैंड हैं। उनमें से एक में एक साउंडक्लाउड पोर्टफोलियो शामिल है जहां उनके पास प्लेलिस्ट के रूप में शैलियों के तहत बड़े करीने से व्यवस्थित उनके गीतों का पूर्वावलोकन है। क्या यह तुरंत आपको उनके संगीत को सुनने, अपने साथी के साथ साझा करने और सामूहिक रूप से उन्हें किराए पर लेने के साथ-साथ अनुकूलन का सुझाव देने के लिए प्रेरित नहीं करेगा?

रिक्रूटर्स और हायरिंग मैनेजर्स के साथ भी ऐसा ही होता है, जो आपके रिज्यूमे की समीक्षा करते हैं। उनके आपके पोर्टफोलियो पर क्लिक करने, आपकी परियोजनाओं का पता लगाने, सार्वजनिक टिप्पणियों को पढ़ने, आपकी गतिविधि का इतिहास देखने आदि की अधिक संभावना है।

एक पोर्टफोलियो को शामिल करके, आप अपने ग्राहक (एचएम या रिक्रूटर) को अपने बारे में , अपने डेटा कौशल, उन कौशलों को लागू करने की आपकी क्षमता और, उम्मीद है, डेटा विश्लेषण के लिए अपने वास्तविक जुनून के बारे में अधिक जानने की संभावना बढ़ा रहे हैं। तो, हाँ , आपको बिल्कुल एक पोर्टफोलियो की ज़रूरत है।

कैसे एक भयानक डेटा विज्ञान पोर्टफोलियो बनाने के लिए

आइए देखें कि कैसे डेटा वैज्ञानिक, डेटा विश्लेषक और अन्य डेटा उत्साही एक अद्भुत पोर्टफोलियो बना सकते हैं जो निश्चित रूप से संभावित नियोक्ताओं के लिए उत्साह और रुचि पैदा करेगा। रोजगार से परे, पोर्टफोलियो अपने आप को सीखने और प्रदर्शन के लिए प्रेरित रखने का एक शानदार तरीका है - अपना खुद का ब्रांड बनाएं!

एक अल्टीमेट डेटा साइंस पोर्टफोलियो में 4 घटक होते हैं जिन्हें अत्यंत ठोस होने की आवश्यकता होती है:

• पोर्टफोलियो को कहां होस्ट करें: यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आप अपने पोर्टफोलियो को एक ऐसे प्लेटफॉर्म पर होस्ट करें जो आपके कोड की गहराई और गुणवत्ता पर जोर देने के साथ-साथ आपके काम को सार्वजनिक रूप से प्रदर्शित करने के लिए बनाया गया है। GitHub इन दोनों दृष्टिकोणों से अब तक का सबसे लोकप्रिय विकल्प है। भर्ती प्रबंधक के लिए उम्मीदवार के कौशल स्तर को समझने के लिए नौकरी के उम्मीदवार के गिटहब प्रोफाइल को पूछना या सक्रिय रूप से एक्सप्लोर करना भी एक सामान्य अभ्यास है।
• परियोजनाओं को सार्थक संग्रहों में व्यवस्थित करें: एक अच्छी तरह से व्यवस्थित पोर्टफोलियो दुनिया को बताता है कि आपके पास समझने में आसान प्रारूप में जटिल और परस्पर जुड़ी जानकारी देने के लिए क्या है।
• प्रभावशाली परियोजनाओं का चयन करें जो संदेश देते हैं कि आप भर्ती प्रबंधक या भर्तीकर्ता को दूर ले जाना चाहते हैं - जो हैं: "आप अस्पष्टता से शुरू करने में अच्छे हैं " → "आप निर्देशित योजनाबद्ध तरीके से तलाशने में अच्छे हैं" → "आप अच्छे हैं कोर एमएल तकनीक" → "आप प्रभाव का अनुमान लगाने में अच्छे हैं " → और, "आप उत्कृष्ट कोड गुणवत्ता के साथ वह सब कर सकते हैं "

अपने डेटा साइंस पोर्टफोलियो के लिए गिटहब का प्रयोग करें

GitHub कोड, प्रोजेक्ट और डेटा होस्ट करने के लिए पसंदीदा प्लेटफ़ॉर्म होने के कई कारण हैं। GitHub उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है और इसमें CI/CD जैसी उन्नत सुविधाओं के साथ भुगतान विकल्प हैं। व्यक्तिगत उपयोग के लिए, जैसे आपके डेटा साइंस पोर्टफोलियो की मेजबानी, मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट और इसी तरह, मुफ्त संस्करण एक बढ़िया विकल्प है।

उपयोग करने के लिए स्वतंत्र होने के अलावा, तीन कारण हैं (कई में से) क्यों GitHub हमारे उपयोग के मामले के लिए एकदम सही है:

• रीडमी: यदि प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाए तो रीडमी फ़ाइलें पूर्ण रत्न हैं। सोचें कि क्या रीडमी एक परिचय, स्पष्टीकरण और निष्कर्ष दस्तावेज़ के रूप में फाइल करता है - एक लैब रिपोर्ट के समान। यह वह जगह है जहां आप दर्शकों को परियोजना के बारे में बताते हैं, हाथ में समस्या, आप जो दृष्टिकोण अपना रहे हैं और क्यों, आपके द्वारा बनाई गई धारणाएं, आपके द्वारा एकत्रित की गई अंतर्दृष्टि, वास्तविक दुनिया में उन अंतर्दृष्टि का अनुप्रयोग, और भविष्य में सुधार आप बनाना चाहेंगे। यहाँ बहुत अधिक विवरण आपको अपरिपक्व दिखायेगा। बहुत कम विवरण आपको अकुशल दिखेंगे। इसलिए, सही मात्रा में विवरण प्रदान करें जो एक पाठक के लिए अवलोकन प्राप्त करने के लिए आवश्यक है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि डेटा वैज्ञानिक यही करते हैं जब वे मॉडलिंग नहीं कर रहे होते हैं - व्यावसायिक समस्याओं की व्याख्या करते हैं और उनके समाधानों का वर्णन करते हैं ।
• खोजे जाने योग्य: पोर्टफोलियो का उद्देश्य सार्वजनिक होना है यानी वेब पर कोई भी आपके पोर्टफोलियो को ढूंढ सकता है और उन परियोजनाओं को देख सकता है जिन पर आप काम कर रहे हैं। गिटहब में उत्कृष्ट खोज इंजन दृश्यता है - जिसका अर्थ है कि समान परियोजनाओं की तलाश करने वाला कोई भी व्यक्ति आप पर उतरने में सक्षम होगा!
• प्रोफ़ाइल: आपकी GitHub प्रोफ़ाइल वह है जिसे आप आदर्श रूप से दूसरों के साथ साझा करेंगे। आपकी प्रोफ़ाइल में, रिपॉजिटरी के साथ-साथ आपका योगदान ग्राफ़ भी होगा। योगदान ग्राफ प्रबंधकों और भर्तीकर्ताओं को यह आकलन करने का एक त्वरित तरीका है कि आपके कौशल सक्रिय हैं या निष्क्रिय हैं।

• ज्यूपिटर नोटबुक पूर्वावलोकन: अधिकांश डेटा वैज्ञानिक डेटा परियोजनाओं पर काम करने और उन्हें सार्वजनिक रूप से साझा करने के लिए ज्यूपिटर नोटबुक का उपयोग करते हैं। GitHub ज्यूपिटर नोटबुक को मूल रूप से पाठकों को आपके कोड, पाठ और चार्ट को प्रदर्शित करने की अनुमति देता है कि आप उन्हें कैसे सहेजते हैं। यह उच्च पठनीयता सुनिश्चित करता है।

Use a modern notebook platform
Rather than using Jupyter Notebooks locally, I would recommend using a modern notebook platform like Noteable. The interactive data explorer and visualizations will help speed up your projects and allow you to focus on your the strength of your models, insights, discussions and conclusions.
You can then export the project as a Jupyter Notebook and upload to GitHub. Needless to say, you should also make your Noteable project public.

एक बार जब आपके पास GitHub खाता हो जाता है, तो अगला प्रश्न बन जाता है कि कौन सी परियोजना प्रदर्शित की जाए। आपके चुने हुए क्षेत्र और संभवतः आपकी विशेषता के आधार पर, ये परियोजनाएं बहुत भिन्न हो सकती हैं।

डेटा वैज्ञानिकों के पोर्टफोलियो में किन विषयों को शामिल करना है

डेटा वैज्ञानिकों को यह प्रदर्शित करने की आवश्यकता है कि वे निम्नलिखित तीन क्षेत्रों में कुशल हैं:

1. व्यावसायिक समस्या की पहचान: एक सार्वजनिक डेटासेट लेने की आपकी क्षमता, इसके बारे में पढ़ें और फिर कुछ परिकल्पनाएँ तैयार करें या कुछ बनी हुई व्यावसायिक समस्याएँ आपके ज्ञान को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में लागू करने की आपकी क्षमता को प्रदर्शित करने वाली हैं। उदाहरण के लिए, इस सार्वजनिक ई-कॉमर्स डेटासेट में, आप "सबसे ज्यादा बिकने वाले उत्पादों को ढूंढें और निर्धारित करें कि उन्हें सोशल मीडिया पर विज्ञापित करना है या नहीं" की व्यावसायिक समस्या के साथ आ सकते हैं।
2. डेटा निष्कर्षण
   क्वेरी, सफाई, SQL, पांडा (और जो भी अन्य पुस्तकालय आपके पसंदीदा हैं) का उपयोग करके गन्दा डेटासेट एकत्र करना। मैं SQL कौशल दिखाने के लिए कितना महत्वपूर्ण है, इस बारे में पर्याप्त जोर नहीं दे सकता । एक भर्ती प्रबंधक के रूप में, यह अत्यधिक संभावना नहीं है कि मैं एक डेटा वैज्ञानिक को काम पर रखूंगा जो पायथन में अच्छा है लेकिन एसक्यूएल नहीं जानता है।
   - एक्सेल और सीएसवी फाइलों पर सीधे एसक्यूएल लिखें : ज्यूपिटर नोटबुक में एसक्यूएल लिखना एक दर्द है। आपको आम तौर पर लाइब्रेरी का उपयोग करना होता है और फिर SQL को उद्धरणों में लिखना होता है। मैं एक आधुनिक नोटबुक का उपयोग करने की सलाह देता हूं जैसे कि noteable.io जो आपको किसी डेटाबेस की आवश्यकता के बिना एक्सेल या सीएसवी फ़ाइल पर सीधे प्रश्न चलाने की अनुमति देता है. आखिरकार, चूंकि डेटाबेस आर्किटेक्ट भूमिका के लिए आवेदन नहीं कर रहे हैं, स्थानीय डेटाबेस बनाने के लिए संघर्ष करने में वास्तव में कोई मूल्य नहीं है।
   - डेटाबेस से कनेक्ट करें: बेशक, आप नोटेबल में डेटाबेस से कनेक्ट कर सकते हैं लेकिन सार्वजनिक डेटाबेस तक पहुंचना आपके लिए इतना आसान (या मुफ्त) नहीं हो सकता है। यदि आपके पास किसी डेटाबेस तक पहुंच (Google: "बिगक्वेरी सार्वजनिक डेटासेट") है, तो आप नोट करने योग्य में मूल SQL लिखने में सक्षम होंगे। पैकेज, उद्धरण और उस सब बकवास की कोई ज़रूरत नहीं है।
   - एक स्थानीय डीबी बनाएँ: वैकल्पिक रूप से, आप अपने कंप्यूटर पर एक स्थानीय डेटाबेस बना सकते हैं लेकिन इसमें समय लगता है और आपको डेटा के साथ आने के लिए मजबूर करता है जिसे आपको टेबल में दर्ज करने की आवश्यकता होती है। आखिरकार, आपका लक्ष्य अपने SQL कौशल का प्रदर्शन करना है, न कि SQL डेटाबेस व्यवस्थापन कौशल।इसलिए, मैं इस मार्ग को समय की काफी बड़ी बर्बादी मानता हूं ।
3. डेटा एक्सप्लोरेशन, विज़ुअलाइज़ेशन
   किसी भी डेटा प्रैक्टिशनर के लिए यह आवश्यक है कि वह डेटा को जल्दी से विभाजित करने, फ़िल्टर करने, एक्सप्लोर करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए अच्छी गुणवत्ता वाला कोड लिखने में सक्षम हो। अधिकांश पायथन या आर का उपयोग करेंगे। इसलिए, नोटेबल जैसे आधुनिक नोटबुक प्लेटफ़ॉर्म आपको अंतःक्रियात्मक रूप से चार्ट बनाने देंगे, फिर भी मैं वास्तव में कुछ अच्छे विज़ुअलाइज़ेशन (प्रेरणा के लिए r/dataisbeautiful देखें) में फेंकने की सलाह देता हूं जो पांडा, लैम्ब्डा का उपयोग करने की आपकी क्षमता को प्रदर्शित करता है। कार्य (वैकल्पिक लेकिन महान), और matplotlib/seaborn आदि।
4. मशीन लर्निंग
   हालांकि, अधिकांश डेटा वैज्ञानिक, डेटा विश्लेषक, डेटा इंजीनियर, बिजनेस इंटेलिजेंस इंजीनियर और मशीन लर्निंग इंजीनियर अपनी परियोजनाओं में निम्नलिखित विधियों में से कुछ को शामिल करना फायदेमंद पाएंगे:
   ● डिसीजन ट्री
   ● K-मतलब क्लस्टरिंग
   ● K-निकटतम पड़ोसी ( KNN)
   ● रेखीय प्रतिगमन
   ● रसद प्रतिगमन
   ● Naive Bayes
   ● प्रमुख घटक विश्लेषण (PCA)
   ● यादृच्छिक वन
   ● समर्थन वेक्टर मशीन
   इस सूची में पेशेवर दुनिया में सबसे लोकप्रिय और सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधियों में से कुछ शामिल हैं, और इसलिए यह आपकी भविष्य की परियोजनाओं के लिए प्रेरणा का एक बड़ा स्रोत है। इनमें से केवल कुछ तरीकों के साथ घनिष्ठ ज्ञान होने से, आप अपने अगले नौकरी साक्षात्कार में भर्ती प्रबंधक को प्रभावित करने के अवसरों में काफी वृद्धि करते हैं। मेरा सुझाव है कि आप उस प्रकार की नौकरी पर विचार करें जिसे आप प्राप्त करना चाहते हैं, और फिर ऊपर दिए गए कुछ एल्गोरिदम के साथ काम करें जो आमतौर पर आपके चुने हुए क्षेत्र में लागू होते हैं।

जब आपकी अगली परियोजना को चुनने की बात आती है, तो मैंने जो सबसे अच्छी सलाह देखी है, वह वास्तविक जीवन की समस्या पर ध्यान केंद्रित करना और उसे हल करने का प्रयास करना है। बेशक, वास्तविक दुनिया में अधिकांश समस्याएं अज्ञात चर और बड़ी मात्रा में डेटा से भरी होती हैं।

तो एक ऐसी समस्या को चुनने की कोशिश करें जो कुछ हद तक सीमित हो, या तो दायरे या जटिलता में, या शायद दोनों में भी! यह भी ध्यान रखें कि आपके द्वारा चुनी गई परियोजना में आपको कम से कम कुछ हद तक भावुक होना चाहिए ।

यदि आप प्रक्रिया या परिणामों में बिल्कुल भी शामिल नहीं हैं, तो आपके काम की गुणवत्ता कम होने की संभावना है और इसे पूरा करने से पहले आपके थकने और हार मान लेने की संभावना अधिक है। इसलिए कुछ ऐसा खोजें जिसके बारे में आप भावुक हों, भले ही वह पहले ही किया जा चुका हो । आप अभी भी मूल्यवान सबक सीखेंगे, और आपके पोर्टफोलियो में उपयोग करने के लिए एक पूरी परियोजना होगी!

आपकी अगली परियोजनाओं के लिए प्रेरणा

परियोजनाओं के लिए विचार खोजने या एक नया विषय सीखने के लिए ये मेरे निजी पसंदीदा स्रोत हैं। दोनों के पास संसाधनों का खजाना है - इसलिए सुनिश्चित करें कि आप सामग्री की चौड़ाई में खो न जाएँ। बल्कि, एक विषय चुनें और उस गहराई पर ध्यान केंद्रित करें जिस तक आप जा सकते हैं।

1. https://goodboychan.github.io/categories/: अनुसरण करने के लिए यह मेरा पसंदीदा रेपो/ब्लॉग है। इसमें ट्यूटोरियल और उदाहरणों की आश्चर्यजनक मात्रा है जो विषयों के तहत बड़े करीने से व्यवस्थित हैं।
2. कागल : यह डेटासेट के साथ-साथ सार्वजनिक नोटबुक की सोने की खान बनी हुई है जो आपकी कोड गुणवत्ता को सीखने और सुधारने में आपकी सहायता कर सकती है।

उदाहरण परियोजना

उदाहरण के लिए, एक लोकप्रिय तरीका K- साधन क्लस्टरिंग है, जो मशीन सीखने के लिए एक अत्यंत सरल एल्गोरिथ्म है, जहाँ आपको दिलचस्प परिणाम प्राप्त करने के लिए केवल कुछ भिन्न चर और डेटा बिंदुओं को जानने की आवश्यकता होती है।

आइए कल्पना करें कि आप एक बड़े ऑनलाइन ई-कॉमर्स व्यवसाय के लिए काम कर रहे हैं, और इस व्यवसाय ने अपने ग्राहकों से कुछ महत्वपूर्ण जानकारी एकत्र की है। इस डेटा में ग्राहक की आयु, उनके द्वारा खर्च की जाने वाली राशि और उनके द्वारा खरीदे गए उत्पादों के प्रकार शामिल हैं।

के-मतलब क्लस्टरिंग तब आपको प्रत्येक खरीद और उपयोगकर्ता को समूहों में विभाजित करने की अनुमति देता है, ताकि विभिन्न खरीदार व्यक्तित्वों का अवलोकन प्राप्त किया जा सके। यह सब, केवल 3 अलग-अलग चर के साथ।

परियोजनाओं से कैसे संपर्क करें

यदि आपकी डेटा विज्ञान परियोजनाओं का एक ऑनलाइन पोर्टफोलियो बनाने का आपका मुख्य उद्देश्य संभावित नियोक्ताओं को आकर्षित करना है, तो आपको प्रत्येक परियोजना को अपने द्वारा बनाए गए सख्त नियमों के एक सेट के साथ संपर्क करना चाहिए । यह आपको स्कोप क्रीप और टाइम ड्रेन से बचाता है।

यदि आप डेटा साइंस की दुनिया में नए हैं, तो बस अधिक अनुभव प्राप्त करना आपके लिए सबसे बड़ा इनाम होगा। आखिरकार, आप हजारों अन्य डेवलपर्स, इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, इसलिए आपको खुद को सर्वश्रेष्ठ बनाने की जरूरत है। और अभ्यास परिपूर्ण बनाता है।

समय मिलने पर विभिन्न परियोजनाओं पर काम करते रहें, और जल्द ही या बाद में आप महसूस करेंगे कि अब आप कई स्तरों से ऊपर हैं जहाँ आप कुछ महीने पहले थे।

यह याद रखना भी महत्वपूर्ण है कि बहुत कम नौकरी के साक्षात्कारकर्ता वास्तव में GitHub पर आपके सभी कोड को देखेंगे, और इससे भी कम वास्तव में आपकी स्क्रिप्ट को डाउनलोड और संकलित करेंगे। जो महत्वपूर्ण है वह यह है कि आप दिखाते हैं कि आपके पास सामान्य एल्गोरिदम का ज्ञान है, अस्पष्ट चुनौतियों का सामना करने की समस्या को सुलझाने की क्षमता है, और ऐसा करने के लिए आवश्यक प्रोग्रामिंग कौशल हैं ।

बेशक आपको केवल टूटी हुई परियोजनाओं को ही अपलोड नहीं करना चाहिए। यह महत्वपूर्ण है कि आप स्वयं कोड लिखें, भले ही आप ऑनलाइन किसी ट्यूटोरियल या गाइड का अनुसरण करते हों। इस तरह आप कोड की प्रत्येक पंक्ति के साथ और अधिक घनिष्ठ हो जाएंगे, और आपकी समझ बहुत बेहतर हो जाएगी। दूसरी ओर, यदि आप किसी अन्य प्रोजेक्ट को कॉपी/पेस्ट करते हैं और कुछ चरों का नाम बदलते हैं, तो मैं आपको गारंटी दे सकता हूं कि आप साक्षात्कार को बम से उड़ा देंगे।

आपकी प्रोफ़ाइल के लिए रुचि उत्पन्न करना

यदि आप एक डेटा साइंस प्रोजेक्ट पर कड़ी मेहनत कर रहे हैं, जिस पर आपको गर्व है, तो आप अपने और अपने प्रोजेक्ट के लिए कुछ जोखिम पैदा करने पर विचार कर सकते हैं। आपको अपने स्रोत कोड को केवल GitHub पर अपलोड करके बहुत से लोगों को अपने प्रोजेक्ट के बारे में जानने की उम्मीद नहीं करनी चाहिए।

लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि आपकी परियोजना पर किसी का ध्यान नहीं जाना चाहिए। मेरा सुझाव है कि आप मध्यम.कॉम पर या अपनी स्वयं की वेबसाइट पर एक गहन ब्लॉगपोस्ट लिखें, जो आपकी परियोजना की बारीकियों के साथ विस्तार में हो, और आप इसे इस तरह से लिखें कि आपको विषय पर एक विशेषज्ञ के रूप में माना जाए।

और निश्चित रूप से इस ब्लॉगपोस्ट में अपने GitHub प्रोफ़ाइल और प्रोजेक्ट के लिंक शामिल करना याद रखें।

अंतिम विचार

ये लो। डेटा वैज्ञानिक के रूप में एक अद्भुत पोर्टफोलियो बनाते समय मैंने कुछ सबसे महत्वपूर्ण बातों को ध्यान में रखा है। उन विषयों के साथ चिपके रहना जो आपकी रुचि रखते हैं, और जो उद्योग में कुछ प्रमुख तरीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, आप भविष्य में नौकरी के साक्षात्कार में सफलता के लिए खुद को स्थापित कर सकते हैं। वास्तव में यह उतना आसान है!

— ❤️ आधी रात के नीचे ️ लिखा हुआ

पीएस: मैं सिर्फ एक विनम्र ब्लॉगर हूं। मैं गलतियां करता हूं और मेरे पास अंधे धब्बे हैं। यदि आप उन चीजों को नोटिस करते हैं जिन्हें मैं सुधार सकता हूं या यदि आप सिर्फ चैट करना चाहते हैं, तो बेझिझक मुझे DM करें :)