หากคุณกำลังสมัครงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่มีผลงานโครงการเพื่อแสดงทักษะของคุณ แสดงว่าคุณกำลังขายตัว ในบทความนี้ ฉันจะพูดถึงสาเหตุที่พอร์ตโฟลิโอเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิธีการสร้างพอร์ตโฟลิโอวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าทึ่ง

ฉันจำเป็นต้องมีพอร์ตโฟลิโอของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่

ลองนึกภาพการจ้างวงดนตรีสำหรับงานแต่งงานของคุณโดยไม่รู้ว่าพวกเขาเล่นดนตรีประเภทไหน! นั่นเป็นกลยุทธ์ “ฉันรู้สึกโชคดี” ที่อาจนำไปสู่การเริ่มต้นที่ยากลำบาก

ตอนนี้การถ่ายภาพมีแถบสามแถบให้เลือก หนึ่งในนั้นรวมถึงผลงาน SoundCloud ที่พวกเขามีตัวอย่างเพลงของพวกเขาที่จัดอย่างเรียบร้อยภายใต้ประเภทเป็นเพลย์ลิสต์ นั่นจะไม่ทำให้คุณฟังเพลงของพวกเขาทันที แบ่งปันกับคู่ของคุณ และตัดสินใจจ้างพวกเขารวมทั้งแนะนำการปรับแต่งหรือไม่

สิ่งเดียวกันนี้เกิดขึ้นกับผู้สรรหาและผู้จัดการการจ้างงานที่ตรวจสอบเรซูเม่ของคุณ พวกเขามีแนวโน้มที่จะคลิกผลงานของคุณ สำรวจโครงการของคุณ อ่านความคิดเห็นสาธารณะ ดูประวัติกิจกรรมของคุณ เป็นต้น

ด้วยการรวมพอร์ตโฟลิโอ คุณจะเพิ่มโอกาสอย่างมากให้กับลูกค้าของคุณ (HM หรือ Recruiter) ในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับคุณทักษะข้อมูลของคุณ ความสามารถของคุณในการใช้ทักษะเหล่านั้น และหวังว่าความหลงใหลในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณอย่างแท้จริง ใช่คุณต้องมีพอร์ตโฟลิโออย่างแน่นอน

วิธีสร้างพอร์ตโฟลิโอวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยม

มาดูกันว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และผู้ที่ชื่นชอบข้อมูลอื่น ๆ สามารถสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าทึ่งซึ่งจะสร้างความตื่นเต้นและความสนใจให้กับผู้มีโอกาสเป็นนายจ้างได้อย่างไร นอกเหนือจากการจ้างงานแล้ว พอร์ตโฟลิโอยังเป็นวิธีที่ดีในการกระตุ้นให้ตัวเองเรียนรู้และแสดงผลงาน — สร้างแบรนด์ของคุณเอง!

พอร์ตโฟลิโอด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูงสุดมี4 องค์ประกอบที่ต้องแข็งแกร่งอย่างยิ่ง:

• ตำแหน่งที่จะโฮสต์พอร์ตโฟลิโอ:จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแน่ใจว่าคุณโฮสต์พอร์ตโฟลิโอของคุณบนแพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นเพื่อแสดงผลงานของคุณสู่สาธารณะพร้อมกับเน้นความลึกและคุณภาพของโค้ดของคุณ GitHub เป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดจากทั้งสองมุมมองนี้ เป็นเรื่องปกติที่ผู้จัดการว่าจ้างจะขอหรือสำรวจโปรไฟล์ GitHub เชิงรุกของผู้สมัครงานเพื่อทำความเข้าใจระดับทักษะของผู้สมัคร
• จัดระเบียบโครงการเป็นคอลเลกชั่นที่มีความหมาย: พอร์ตโฟลิโอที่จัดระเบียบอย่างเป็นระเบียบบอกให้โลกรู้ว่าคุณมีสิ่งที่จำเป็นในการส่งข้อมูลที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงถึงกันในรูปแบบที่เข้าใจได้ง่าย
• เลือกโครงการที่สร้างผลกระทบซึ่งสื่อข้อความที่คุณต้องการให้ผู้จัดการการจ้างงานหรือผู้สรรหานำไปใช้ — ซึ่งได้แก่: “คุณเก่งในการเริ่มต้นจากความคลุมเครือ ” → “คุณเก่งในการสำรวจในลักษณะที่วางแผนไว้” → “คุณเก่งในเทคนิคML หลัก ” → “คุณเก่งในการประเมินผลกระทบ ” → และ “คุณทำทั้งหมดนั้นได้ด้วยคุณภาพโค้ด ที่โดดเด่น ”

ใช้ GitHub สำหรับผลงาน Data Science ของคุณ

มีเหตุผลหลายประการที่ทำให้ GitHub เป็นแพลตฟอร์มที่ต้องการสำหรับการโฮสต์โค้ด โครงการ และข้อมูล GitHub ใช้งานได้ฟรีและมีตัวเลือกแบบชำระเงินพร้อมคุณสมบัติขั้นสูง เช่น CI/CD สำหรับการใช้งานส่วนตัว เช่น การโฮสต์พอร์ตโฟลิโอวิทยาศาสตร์ข้อมูล โครงการแมชชีนเลิร์นนิง และอื่นๆ ที่คล้ายกัน เวอร์ชันฟรีคือตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม

นอกเหนือจากการใช้งานฟรีแล้ว ยังมีสามเหตุผล (จากหลายสาเหตุ) ที่ทำให้ GitHub สมบูรณ์แบบสำหรับกรณีการใช้งานของเรา:

• Readme:ไฟล์ readme เป็นอัญมณีที่สมบูรณ์หากใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ให้คิดว่าไฟล์ readme เป็นเอกสารแนะนำตัว คำอธิบาย และสรุปผล — คล้ายกับรายงานในห้องปฏิบัติการ นี่คือที่ที่คุณบอกผู้ฟังเกี่ยวกับโครงการ ปัญหาในมือ แนวทางที่คุณกำลังดำเนินการและเหตุผล สมมติฐานที่คุณตั้งขึ้น ข้อมูลเชิงลึกที่คุณรวบรวม การประยุกต์ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นในโลกแห่งความเป็นจริง และการปรับปรุงในอนาคต คุณต้องการทำ รายละเอียดมากเกินไปจะทำให้คุณดูไม่เป็นผู้ใหญ่ รายละเอียดน้อยเกินไปจะทำให้คุณดูไม่มีทักษะ ดังนั้น ให้รายละเอียดในปริมาณที่เหมาะสม ซึ่งจำเป็นสำหรับผู้อ่านในการดูภาพรวม สิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำเมื่อพวกเขาไม่ได้สร้างแบบจำลอง — อธิบายปัญหาทางธุรกิจและอธิบายแนวทางแก้ไข
• การค้นพบได้:พอร์ตโฟลิโอมีไว้สำหรับเผยแพร่ต่อสาธารณะ นั่นคือใครก็ตามบนเว็บสามารถค้นหาพอร์ตโฟลิโอของคุณและดูโครงการที่คุณกำลังทำอยู่ได้ GitHub มีการแสดงผลของ Search Engine ที่โดดเด่น — หมายความว่าใครก็ตามที่กำลังมองหาโครงการที่คล้ายกันจะสามารถเข้ามาหาคุณได้!
• โปรไฟล์: โปรไฟล์ GitHub ของคุณคือสิ่งที่คุณต้องการแบ่งปันกับผู้อื่น ภายในโปรไฟล์ของคุณ จะมีที่เก็บและกราฟผลงานของคุณ กราฟผลงานเป็นวิธีที่รวดเร็วสำหรับการว่าจ้างผู้จัดการและผู้สรรหาเพื่อประเมินว่าทักษะของคุณเป็นแบบใช้งานหรือไม่โต้ตอบ

• ดูตัวอย่าง Jupyter Notebook:นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลส่วนใหญ่ใช้ Jupyter Notebook สำหรับทำงานในโครงการข้อมูลและแบ่งปันสู่สาธารณะ GitHub เรนเดอร์ Jupyter Notebooks โดยกำเนิด ทำให้ผู้อ่านเห็นรหัส ข้อความ และแผนภูมิของคุณที่แสดงตามวิธีที่คุณบันทึก สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าสามารถอ่านได้สูง

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.

เมื่อคุณมีบัญชี GitHub แล้ว คำถามต่อไปจะกลายเป็นว่าจะแสดงโครงการใด โครงการเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับพื้นที่ที่คุณเลือกและอาจเป็นไปได้เป็นพิเศษ

หัวข้อใดบ้างที่จะครอบคลุมในพอร์ตโฟลิโอสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำเป็นต้องแสดงให้เห็นว่าพวกเขามีความเชี่ยวชาญในสามด้านต่อไปนี้:

1. การระบุปัญหาทางธุรกิจ:ความสามารถของคุณในการรับชุดข้อมูลสาธารณะ อ่านเกี่ยวกับมัน แล้วตั้งสมมติฐานสองสามข้อหรือปัญหาทางธุรกิจที่ประกอบขึ้นสองสามข้อจะแสดงให้เห็นถึงความสามารถของคุณในการนำความรู้ของคุณไปประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น ในชุดข้อมูลอีคอมเมิร์ซสาธารณะนี้คุณอาจพบปัญหาทางธุรกิจว่า “ค้นหาผลิตภัณฑ์ที่มียอดขายสูงสุดและตัดสินใจว่าจะโฆษณาบนโซเชียลมีเดียหรือไม่”
2. การดึงข้อมูล การ
   สืบค้น การทำความสะอาด การรวมชุดข้อมูลที่ยุ่งเหยิงโดยใช้ SQL, Pandas (และไลบรารี่อื่นๆ ที่คุณชื่นชอบ) ฉันไม่สามารถเน้นได้เพียงพอเกี่ยวกับความสำคัญของการแสดงทักษะ SQL ในฐานะผู้จัดการการจ้างงาน เป็นไปได้น้อยมากที่ฉันจะจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เก่งใน Python แต่ไม่รู้จัก SQL
   - เขียน SQL บนไฟล์ Excel และ CSV โดยตรง : การเขียน SQL ใน Jupyter Notebooks เป็นเรื่องที่เจ็บปวด โดยทั่วไปคุณต้องใช้ไลบรารีแล้วเขียน SQL ในเครื่องหมายคำพูด ฉันแนะนำให้ใช้สมุดบันทึกสมัยใหม่ เช่นnoteable.ioที่ให้คุณเรียกใช้การสืบค้นโดยตรงบนไฟล์ Excel หรือ CSV โดยไม่ต้องใช้ฐานข้อมูลใดๆ. ท้ายที่สุด เนื่องจากไม่ได้สมัครบทบาทสถาปนิกฐานข้อมูล การดิ้นรนเพื่อสร้างฐานข้อมูลในเครื่องจึงแทบไม่มีประโยชน์หรือไม่มีเลย
   - เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล:แน่นอน คุณสามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลใน Noteable ได้ แต่การเข้าถึงฐานข้อมูลสาธารณะอาจไม่ง่าย (หรือฟรี) ขนาดนั้น หากคุณมีสิทธิ์เข้าถึง (Google: “ชุดข้อมูลสาธารณะของ BigQuery”) ไปยังฐานข้อมูล คุณจะสามารถเขียน SQL ดั้งเดิมใน Noteable ได้ ไม่จำเป็นต้องมีแพ็กเกจ ใบเสนอราคา และเรื่องไร้สาระทั้งหมด
   - สร้าง Local DB:อีกทางหนึ่ง คุณสามารถสร้างฐานข้อมูลในเครื่องบนคอมพิวเตอร์ของคุณ แต่ทั้งหมดนั้นต้องใช้เวลาและบังคับให้คุณคิดข้อมูลที่คุณต้องป้อนลงในตาราง หลังจากนั้น เป้าหมายของคุณคือการแสดงทักษะ SQL ไม่ใช่ทักษะการดูแลฐานข้อมูล SQLดังนั้นฉันถือว่าเส้นทางนี้ค่อนข้างเสียเวลามาก
3. การสำรวจข้อมูล การแสดงภาพ
   เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านข้อมูลเพื่อให้สามารถเขียนโค้ดที่มีคุณภาพดีเพื่อแบ่งกลุ่ม กรอง สำรวจ และแสดงข้อมูลเป็นภาพได้อย่างรวดเร็ว ส่วนใหญ่จะใช้ Python หรือ R ดังนั้นในขณะที่แพลตฟอร์มโน้ตบุ๊กสมัยใหม่อย่าง Noteable จะให้คุณสร้างแผนภูมิแบบโต้ตอบได้ ฉันยังคงแนะนำให้ลองใช้การแสดงภาพที่ยอดเยี่ยมจริงๆ สักสองสามภาพ (ดู r/dataisbeautiful เพื่อเป็นแรงบันดาลใจ) ที่แสดงความสามารถในการใช้ Pandas, lambda ฟังก์ชั่น (เป็นทางเลือก แต่ยอดเยี่ยม) และ matplotlib/seaborn เป็นต้น
4. อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้ของเครื่อง
   นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล วิศวกรข่าวกรองธุรกิจ และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะพบว่ามีประโยชน์ในการรวมวิธีการต่อไปนี้ไว้ในโครงการของพวกเขา:
   ● ต้นไม้การตัดสินใจ
   ● การจัดกลุ่มแบบ K-means
   ● เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K ( KNN)
   ● Linear Regression
   ● Logistic Regression
   ● Naive Bayes
   ● Principal Component Analysis (PCA)
   ● Random Forests
   ● Support Vector Machine
   รายการนี้ประกอบด้วยวิธีการที่ได้รับความนิยมและใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในโลกของมืออาชีพ ดังนั้นจึงเป็นแรงบันดาลใจที่ดีสำหรับโครงการในอนาคตของคุณ การมีความรู้อย่างใกล้ชิดแม้เพียงไม่กี่วิธีเหล่านี้ คุณจะเพิ่มโอกาสอย่างมากในการสร้างความประทับใจให้กับผู้จัดการการจ้างงานในการสัมภาษณ์งานครั้งต่อไปของคุณ ฉันขอแนะนำให้คุณพิจารณาประเภทของงานที่คุณต้องการรับ จากนั้นทำงานกับอัลกอริทึมด้านบนบางส่วนที่นำไปใช้งานทั่วไปในสาขาที่คุณเลือก

เมื่อต้องเลือกโปรเจกต์ต่อไป คำแนะนำที่ดีที่สุดที่ฉันเคยเจอมาคือการโฟกัสไปที่ปัญหาในชีวิตจริง และพยายามแก้ปัญหานั้น แน่นอนว่าปัญหาส่วนใหญ่ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นเต็มไปด้วยตัวแปรที่ไม่รู้จักและข้อมูลจำนวนมาก

ดังนั้น พยายามเลือกปัญหาที่ค่อนข้างจำกัด ไม่ว่าจะเป็นขอบเขตหรือความซับซ้อน หรืออาจจะทั้งสองอย่างก็ได้! โปรดทราบว่าคุณควรมีความกระตือรือร้น อย่างน้อยก็ในโครงการที่คุณเลือก .

หากคุณไม่ได้มีส่วนร่วมในกระบวนการหรือผลลัพธ์เลย คุณภาพของงานของคุณก็น่าจะต่ำกว่ามาตรฐาน และคุณก็มีแนวโน้มที่จะหมดไฟและล้มเลิกก่อนที่จะทำงานให้เสร็จ ดังนั้นจงค้นหาสิ่งที่คุณหลงใหลแม้ว่าจะเคยทำมาก่อนแล้วก็ตาม คุณยังจะได้เรียนรู้บทเรียนอันมีค่าและมีโปรเจกต์เต็มรูปแบบเพื่อใช้ในแฟ้มผลงานของคุณ!

แรงบันดาลใจสำหรับโครงการต่อไปของคุณ

แหล่งข้อมูลเหล่านี้เป็นแหล่งข้อมูลโปรดส่วนตัวของฉันเพื่อค้นหาแนวคิดสำหรับโครงการหรือเพื่อเรียนรู้หัวข้อใหม่ ทั้งสองมีแหล่งข้อมูลมากมาย ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่หลงทางในความกว้างของเนื้อหา ให้เลือกหัวข้อและมุ่งเน้นไปที่ความลึกที่คุณสามารถลงไปได้

1. https://goodboychan.github.io/categories/: นี่คือ repo/blog ที่ฉันชอบติดตาม มีแบบฝึกหัดและตัวอย่างจำนวนมากที่น่าเหลือเชื่อซึ่งจัดไว้อย่างเรียบร้อยภายใต้หัวข้อต่างๆ
2. Kaggle : มันยังคงเป็นเหมืองทองของชุดข้อมูลเช่นเดียวกับสมุดบันทึกสาธารณะที่สามารถช่วยคุณเรียนรู้และปรับปรุงคุณภาพรหัสของคุณ

ตัวอย่างโครงการ

ตัวอย่างเช่น วิธีการหนึ่งที่ได้รับความนิยมคือการจัดกลุ่ม K-mean ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ง่ายมากสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งคุณจำเป็นต้องรู้ตัวแปรและจุดข้อมูลที่แตกต่างกันเพียงเล็กน้อยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ

ลองจินตนาการว่าคุณกำลังทำงานให้กับธุรกิจอีคอมเมิร์ซออนไลน์ขนาดใหญ่ และธุรกิจนี้ได้รวบรวมข้อมูลสำคัญจากลูกค้าของพวกเขา ข้อมูลนี้ประกอบด้วยอายุของลูกค้า จำนวนเงินที่ใช้จ่าย และประเภทผลิตภัณฑ์ที่ซื้อ

การจัดกลุ่ม K-mean ช่วยให้คุณสามารถแบ่งการซื้อและผู้ใช้ทั้งหมดออกเป็นคลัสเตอร์ เพื่อให้ได้ภาพรวมของลักษณะผู้ซื้อที่แตกต่างกัน ทั้งหมดนี้มีเพียง 3 ตัวแปรที่แตกต่างกัน

วิธีการเข้าถึงโครงการ

หากจุดประสงค์หลักของคุณในการสร้างพอร์ตโฟลิโอออนไลน์สำหรับโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณคือการดึงดูดผู้มีโอกาสเป็นนายจ้างคุณควรเข้าหาทุกโครงการด้วยกฎที่เคร่งครัดที่คุณตั้งขึ้น สิ่งนี้จะช่วยคุณจากการคืบคลานของขอบเขตและเวลาที่หมดไป

หากคุณยังใหม่ต่อโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูล การได้รับประสบการณ์มากขึ้นจะเป็นรางวัลที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่คุณจะได้รับ ท้ายที่สุด คุณกำลังแข่งขันกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ วิศวกร และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรายอื่นๆ อีกหลายพันราย ดังนั้น คุณต้องทำให้ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ และการฝึกฝนทำให้สมบูรณ์แบบ

ทำงานในโครงการต่างๆ ต่อไปเมื่อคุณมีเวลา และไม่ช้าก็เร็วคุณจะรู้ว่าตอนนี้คุณอยู่เหนือระดับที่คุณเป็นเมื่อไม่กี่เดือนก่อนหลายระดับ

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าผู้สัมภาษณ์งานจำนวนน้อยคนที่จะตรวจสอบโค้ดทั้งหมดของคุณบน GitHub และแม้แต่น้อยรายที่จะดาวน์โหลดและคอมไพล์สคริปต์ของคุณ สิ่งที่สำคัญคือคุณต้องแสดงให้เห็นว่าคุณมีความรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมทั่วไป ความสามารถในการแก้ปัญหาเพื่อรับมือกับความท้าทายที่คลุมเครือ และทักษะการเขียนโปรแกรมที่จำเป็นในการทำให้มันเกิดขึ้น

แน่นอนคุณไม่ควรอัปโหลดโครงการที่เสียหายเช่นกัน สิ่งสำคัญคือคุณต้องเขียนโค้ดด้วยตัวเอง แม้ว่าคุณจะทำตามบทช่วยสอนหรือคำแนะนำทางออนไลน์ก็ตาม ด้วยวิธีนี้ คุณจะมีความสนิทสนมกับโค้ดแต่ละบรรทัดมากขึ้น และความเข้าใจของคุณจะดีขึ้นมาก ในทางกลับกัน หากคุณเพียงแค่คัดลอก/วางโครงการอื่นและเปลี่ยนชื่อตัวแปรสองสามตัว ฉันรับประกันได้เลยว่าคุณจะระเบิดการสัมภาษณ์

สร้างความสนใจให้กับโปรไฟล์ของคุณ

หากคุณทำงานอย่างหนักในโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณภาคภูมิใจ คุณอาจพิจารณาสร้างโอกาสให้ตัวเองและโครงการของคุณเป็นที่รู้จัก คุณไม่ควรคาดหวังให้ผู้คนจำนวนมากเรียนรู้เกี่ยวกับโครงการของคุณเพียงแค่อัปโหลดซอร์สโค้ดของคุณไปที่ GitHub

แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าโครงการของคุณจะต้องไม่มีใครสังเกตเห็น ฉันแนะนำให้คุณเขียนบล็อกโพสต์เชิงลึกบน Medium.com หรือบนเว็บไซต์ของคุณเอง โดยลงรายละเอียดเกี่ยวกับโครงการของคุณโดยเฉพาะ และเขียนในลักษณะที่คุณถูกมองว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญในหัวข้อนี้

และอย่าลืมใส่ลิงก์ไปยังโปรไฟล์ GitHub และโครงการของคุณในบล็อกโพสต์นี้ด้วย

ความคิดสุดท้าย

ที่นั่นคุณมีมัน ฉันได้กล่าวถึงสิ่งที่สำคัญที่สุดที่ควรคำนึงถึงเมื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าทึ่งในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยยึดตามหัวข้อที่คุณสนใจและใช้วิธีการและอัลกอริทึมชั้นนำในอุตสาหกรรม คุณจะสามารถเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับความสำเร็จในการสัมภาษณ์งานในอนาคต มันง่ายมากจริงๆ!

— เขียนด้วย ❤️ ใต้เที่ยงคืน️

PS: ฉันเป็นเพียงบล็อกเกอร์ที่ต่ำต้อย ฉันทำผิดพลาดและฉันมีจุดบอด หากคุณสังเกตเห็นสิ่งที่ฉันสามารถปรับปรุงได้ หรือหากคุณแค่ต้องการแชท โปรดส่งข้อความถึงฉันได้ตามสบาย :)