Saltar al contenido principal

Crea tu porfolio de ciencia de datos con DataCamp Workspace (parte 1)

Aprende a crear un porfolio de ciencia de datos completo explorando distintos ejemplos, dominando trucos para que tu trabajo destaque y aprovechando DataCamp Workspace para mostrar tus resultados.
Justin Saddlemyer
Justin Saddlemyer

Crea tu cuenta gratuita

Practica y programa tu progreso.

Continuar con GoogleAl continuar, aceptas nuestra Términos de uso, nuestros Política de privacidad y que tus datos se almacenen en EE. UU.

Cuando buscas trabajo en el ámbito de los datos, tu currículum solo cuenta una parte de la historia. Una cosa es decir que tienes grandes dotes de comunicación, dominio de varios lenguajes de programación y conocimientos avanzados de flujos de trabajo de machine learning. Otra muy distinta es demostrarlo con una selección cuidada de tus proyectos. 

Un porfolio de ciencia de datos es una herramienta potente para mostrar tu trabajo y aportar pruebas concretas de tus habilidades. En este artículo, veremos qué tipos de proyectos puedes incluir en tu porfolio y consejos para crearlo. En artículos posteriores, entraremos en detalle sobre cómo crear dos proyectos de porfolio: un proyecto de analítica y un proyecto de machine learning.

¿Qué es un porfolio de ciencia de datos?

Un porfolio de ciencia de datos es una colección curada de uno o varios proyectos con los que demuestras tus competencias en datos. Estos proyectos pueden adoptar distintas formas y no se limitan a análisis técnicos. A continuación tienes algunos ejemplos que puedes plantearte incluir.

Ejemplos de proyectos para el porfolio

  • Analiza un conjunto de datos de ventas y ofrece insights sobre tendencias, cifras y productos más populares, con énfasis en la visualización.
  • Realiza un análisis de test A/B para comparar la efectividad de una intervención en un contexto empresarial.
  • Utiliza reseñas de productos online para tareas de procesamiento de lenguaje natural como análisis de sentimiento o modelado de temas.
  • Crea una aplicación de datos con un dataset, por ejemplo, un panel interactivo.
  • Graba un tutorial en vídeo sobre un paquete o herramienta nuevos.
  • Escribe un artículo sobre un tema en tendencia en el mundo de los datos.
  • Emplea un algoritmo de machine learning para resolver un problema concreto, como predecir el churn de clientes o segmentarlos.

Esta lista no pretende ser exhaustiva. Como veremos en la siguiente sección, deberías elegir proyectos alineados con tus habilidades y con los roles a los que aspiras.

Consejo: si quieres refrescar conocimientos, echa un vistazo a nuestro catálogo de cursos de DataCamp.

¿Qué hace que un porfolio sea bueno?

Un porfolio debe mostrar tus mejores cualidades y ser relevante para los puestos a los que te presentas. Ten en cuenta estas 5 claves al crearlo.

Cubre un abanico de capacidades

En la mayoría de trabajos relacionados con datos harás más que calcular números. Tendrás que visualizar resultados, comunicar hallazgos y mentorizar a otras personas. Asegúrate de que tu porfolio muestre versatilidad y solidez en conjunto. Esto no implica que cada proyecto deba incluir todas tus habilidades: puedes repartirlas entre proyectos.

Piensa en tu audiencia

¿Quién va a revisar tu porfolio? Tus proyectos deben ser accesibles para audiencias menos técnicas y, a la vez, ofrecer suficiente profundidad para quienes sí tienen perfil técnico. Deben ser fáciles de seguir y ofrecer una experiencia de lectura agradable. Una introducción clara con el propósito del proyecto y las metodologías usadas ayuda mucho a guiar al lector.

Selecciona con criterio

Un porfolio no es un trastero para todos los proyectos que has empezado. Los proyectos incluidos deben ser ejemplos sólidos del resultado profesional que una empresa puede esperar de ti. Revisa y edita cada trabajo hasta que estés seguro de que causará una buena impresión. Mejor pocos proyectos y de alta calidad.

Que se te recuerde

Es fácil perderse entre tantos proyectos. Asegúrate de que los tuyos dejan huella. Cuenta una historia potente, con una motivación clara y una pregunta o problema bien definido. Cuida el aspecto visual y tu sello personal. Y apuesta por contenido nuevo e interesante: otro análisis de los supervivientes del Titanic difícilmente despertará curiosidad.

Destaca las habilidades relevantes

Tu porfolio debe estar alineado con lo que incluyes en el CV y con las competencias que requieren los roles que persigues. Si solicitas un puesto que exige buen dominio de SQL, al menos uno de tus proyectos debería demostrarlo. Si afirmas tener gran nivel en visualización de datos, presta especial atención a que tus gráficos estén impecables.

¿Quieres más consejos para crear un porfolio potente? No te pierdas esta entrada anterior del blog, que entra aún más en cómo hacer que tu trabajo brille, con recomendaciones sobre storytelling y marca personal.

Cómo usar DataCamp Workspace para crear un porfolio

DataCamp Workspace es una herramienta pensada precisamente para construir porfolios. Aquí tienes algunos pasos para sacarle partido y crear un porfolio que te ayude a conseguir trabajo.

Crea un nuevo workspace

Puedes crear un workspace vacío desde el panel de Workspace o usar uno de nuestros datasets seleccionados. Los workspaces pueden crearse en Python o R, y ambos permiten conectarse a bases de datos SQL. Si no tienes acceso a una base de datos SQL, Workspace incluye varias bases de datos de ejemplo para empezar y ahora también permite consultar DataFrames y CSV.

Empieza tu proyecto

¡Hora de ponerse manos a la obra! Procura que tu proyecto cumpla los criterios de la sección anterior y refleje tus habilidades, intereses y capacidades. En un artículo posterior profundizaremos en cómo crear un proyecto de porfolio en Workspace, pero aquí van algunos consejos generales para sacarle todo el partido.

  • Cuando tenga sentido, incluye celdas de texto para guiar a quien lea el proyecto.
  • Asegúrate de que tu código se lee bien e incluye comentarios que expliquen el proceso cuando no sea obvio.
  • Dale un toque más cuidado a tu workspace incluyendo imágenes, por ejemplo, un encabezado al inicio del proyecto.
  • Aprovecha nuestras celdas de gráficos sin código para crear visualizaciones interactivas atractivas sin esfuerzo.

\"image1.png\"

Un gráfico generado con una Chart Cell de Workspace (enlace a la imagen)

Pon a punto tu workspace

Edita y corrige tu trabajo

Corrige erratas, asegúrate de que los gráficos estén bien etiquetados y cuida el aspecto general del workspace. Puedes pedir ayuda a una amiga, amigo o colega: cuatro ojos ven más que dos.

También puedes aprovechar las funciones de IA dentro de Workspace para revisar tus textos. Abajo hemos usado el botón \"Generate\" en una celda de texto para detectar todas las erratas de la celda.

\"image5.png\"

¡La función de generación de texto en acción! (enlace a la imagen)

Da formato a tus textos

Workspace ofrece una amplia gama de herramientas de formato para texto, con las que puedes añadir títulos, encabezados y listas. Además, los encabezados generan un índice en el informe publicado para facilitar la navegación.

Oculta celdas de código y salidas que no sean esenciales

En algunos casos, te dirigirás a una audiencia no técnica. En ese contexto, bloques largos de código pueden romper el ritmo del informe. Por suerte, en Workspace puedes usar los botones \"Hide code\" y \"Hide output\" para ocultar esas secciones en el informe final. Ocultar salidas también es útil cuando instalas paquetes adicionales.

\"image2.png\"

Opciones Hide code y Hide output en una celda de código de Workspace

Añade el workspace a tu porfolio de DataCamp

Cuando quieras compartir tu trabajo con el mundo, añadir el workspace a tu porfolio es muy sencillo.

En el editor, haz clic en \"Share\" y activa el interruptor \"Add to portfolio\".

\"\"

También puedes añadir un workspace desde el desplegable en el resumen de tu workspace.

\"\"

¡Tu workspace ya está disponible en tu propio porfolio de DataCamp, listo para que lo vea todo el mundo!

Próximos pasos

En los siguientes artículos, profundizaremos más. Encuentra aquí la segunda parte de la serie. Trataremos temas como la construcción de un proyecto de porfolio de analítica y otro de machine learning. Mientras tanto, te animamos a explorar las DataCamp Competitions. Empieza revisando las entradas ganadoras de ediciones anteriores para ver cómo otras personas han aprovechado Workspace para crear análisis premiados que funcionan de maravilla como proyectos de porfolio.

Después, ¿por qué no participas tú también en una competición? Es una gran forma de practicar tus habilidades de ciencia de datos con problemas reales, recibir feedback de otros estudiantes de DataCamp y empezar a construir tu propio porfolio.

Recursos adicionales

¿Quieres saber aún más sobre cómo crear un porfolio excelente? Escucha este episodio del podcast DataFramed, donde el invitado y autor Nick Singh repasa las características de un gran porfolio de ciencia de datos.

También puedes ver nuestro webinar reciente Tips for Buliding a Data Science Portfolio with DataCamp, con la participación de nuestro Head of DataCamp Workspace, Filip Schouwenaars.

Empieza ahora con un workspace de Python o un workspace de R en blanco.

Temas

Ciencia de datosAnálisis de datosServicio de Carreras Profesionales

Relacionado

Ver más →