Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
Neden bir portföy projesi yapmalı?
Kişisel projeler üzerinde çalışmak için zaman ve motivasyon bulmak zor olabilir. Ancak ister tam zamanlı çalışın, ister serbest çalışın ya da iş arıyor olun, profesyonel yaşamınızı veri bilimi projeleri oluşturma tutkunuzla dengelemek kesinlikle karşılığını verir. Aşağıda, bir veri bilimi portföyü oluşturmaya zaman ve emek ayırmanız için bazı temel nedenler yer alıyor. Portföy projeleri oluşturmanın neden önemli olduğu, en iyi uygulamalar ve örnekler hakkında daha fazla okumak isterseniz bu yazıyı mutlaka okuyun.
Beceriler geliştirme ve keskinleştirme
Kod yazmak, modeller kurmak, model doğruluğunu artırmak ve modelleri dağıtmak veri bilimi iş akışının bir parçasıdır. Bu beceriler yüksek talep görür ve portföy projeleri oluşturmak, becerilerinizi keskinleştirmenin ve ilgi alanlarınızdaki bilginizi güçlendirmenin harika bir yoludur. Ayrıca, portföy projeleri geçmişiniz, işiniz veya uzmanlığınızla tam olarak örtüşmeyen beceriler geliştirmenize olanak tanır. Doğal dil işleme uygulamalarında uzmanlaşıyorsanız, bilgisayarlı görü yan projeleri oluşturmak becerilerinizi bir üst seviyeye taşır. Olasılıklar sınırsızdır.
Deneyiminizi işe alım uzmanlarına sergileme
İki genç veri bilimcisinin bir işe alım uzmanının karşısına çıktığını düşünün; ilki, "Python, Makine Öğrenimi ve MLOps biliyorum" diyor, ikincisi ise "Bunların hepsini biliyorum ve bilgimi şu projede uyguladım: verileri kazıdım, üzerine bir makine öğrenimi modeli uyguladım ve bir web uygulaması olarak dağıttım" diyor. Hangi adayın öne çıkacağı açık. Portföy projeleri, Veri Bilimci olarak meşruiyetinizi ortaya koyabilir. Portföyünüz ne kadar çeşitli olursa, işe alım uzmanları ve işe alım yöneticileriyle konuşabileceğiniz teknik becerilerin geniş bir yelpazesini o kadar iyi sergilersiniz.
Yumuşak becerilerinizi gösterme
Bir veri bilimi proje portföyü oluşturmak; tutarlılık, azim, ayrıntılara dikkat ve sürekli öğrenme ve gelişme isteğini gösterir. Bu yumuşak beceriler pek çok kariyer alanında hayati önemdedir ve veri bilimi de istisna değildir. Daha da önemlisi, teknik portföy projelerini içerik tabanlı projelerle desteklerseniz, iletişim ve veri hikâyeleştirme becerilerinizi de sergileyebilir, bu sayede veri bilimci olarak kendinizi daha da farklılaştırabilirsiniz.
Girişimciliğe ilk adımı atma
Yan proje ile girişimcilik arasında yalnızca tek bir adım vardır; o da bu serüvene tam zamanlı olarak atılmaktır. Pek çok girişim milyon dolarlık girişimlere dönüştü. Ayrıca, portföy projeleri serbest çalışan bir veri bilimci olmaya başlamanın da harika bir yoludur. Serbest çalışan veri bilimci olmaya dair daha fazla bilgi edinmek için rehberimizin 1. bölümünü ve 2. bölümünü okuyun.
Veri bilimi portföyünüzü barındırabileceğiniz 5 yer
Projelerinizi veri bilimi topluluğuyla paylaşmak genel bilgi birikimine katkı sağlar, işbirliğini davet eder, markanızı oluşturmanıza yardımcı olur ve sizi daha geniş bir sohbetin parçası haline getirir. Bu yüzden projeleriniz hakkında iletişim kurmak ve mümkün olduğunca çok kişiye görünür olmalarını sağlamak önemlidir. Veri bilimi portföyünüzü barındırmak için pek çok seçenek var, ancak çevrimiçi portföyünüzü sergilemenize yardımcı olacak en iyi araç ve platformlardan bazıları şunlardır.
1. DataLab
DataLab, verileri analiz etmenizi, başkalarıyla işbirliği yapmanızı ve analizleri anında yayımlamanızı sağlayan işbirlikçi, bulut tabanlı bir not defteridir. DataCamp tarafından geliştirilen bu araç, doğrudan tarayıcınızdan kod yazmanıza, veri analiz etmenize ve içgörülerinizi paylaşmanıza imkân tanır. Oyun kitabı şablonları aracılığıyla önceden yazılmış kod örneklerine ek olarak analiz etmeniz için 40+ ön yüklü veri kümesi sunar. DataLab, R, Python ve SQL’i destekler ve tüm işletim sistemlerinde kullanılabilir. Kurulum ve indirme gerektirmez. Projelerinizi oluşturduktan sonra, insanların anında erişebilmesi için DataCamp profilinizin bağlantısını paylaşabilirsiniz. DataLab üzerinde barındırılan yüksek kaliteli projelerden bazı örnekler:
2. Kaggle
Kaggle, veri bilimciler ve makine öğrenimi meraklıları için çevrimiçi bir topluluk platformudur. Başka veri bilimcilerle işbirliği yapmanıza, veri setleri bulup yayımlamanıza, not defterleri yayımlamanıza ve veri bilimi zorluklarını çözmek için diğer veri bilimcilerle yarışmanıza olanak tanır. Algoritmalarını uygulamak isteyenler için çok sayıda veri seti mevcuttur. Bu platformun avantajı, verilerin nispeten iyi yapılandırılmış ve temizlenmiş olmasıdır. Bu nedenle, veri bilimi projelerinde çalışmanın nasıl bir his olduğunu anlamak için başlamaya harika bir yerdir. Kayıt olduktan sonra, çeşitli kategorilerde devam eden farklı yarışmalara göz atabilirsiniz:
- Yeni başlayanlar için uzun soluklu yarışmalar, başlamanız için harika bir kaynaktır. Bilginizi uygulayabilir ve öğrendiklerinizi pekiştirmek için kullanabilirsiniz.
- Sınırlı süreli, hediyelik eşya ya da itibar odaklı yarışmalar, başlangıç seviyesinin bir adım üzerindedir.
- Ödüllü, süre sınırlı yarışmalar daha zorlu olabilir. Genellikle Netflix, Google gibi harici düzenleyiciler tarafından sponsor olunur.
Bu yarışmalara katılmak, becerilerinizi geliştirmek, iyileştirmek ve teknik yeteneklerinizi büyütmek için harika bir yoldur. Çalışmalarınızı sergilemek için, projenizin tüm detaylarını anlatan ve mümkün olduğunca çok kişinin anlayabileceği bir not defterine (Kernel) ihtiyacınız olacak.
Platform, yüksek katılımcı sayısıyla bilindiğinden, bir başlangıç için ödül kazanmak kolay görünmeyebilir. Ancak yarışmalara katılmak ve not defterleri yayımlamak, becerilerinizi geliştirmenize, puan biriktirmenize ve böylece sıralamada yükselmenize olanak tanır. Kaggle’da En Usta (Grandmaster) seviyesine ulaşmanın kariyerinizde kapılar açacağını hayal etmek zor değil. Daha fazla bilgi için Kaggle hakkında bu kapsamlı rehberi okuyabilirsiniz. Kaggle üzerinde barındırılan bazı harika not defterleri aşağıda bulunabilir:
3. GitHub
Genel hatlarıyla GitHub, geliştiricilerin kod depolarını saklamasını ve yönetmesini, bunlardaki değişiklikleri izleyip takip etmesini sağlayan bir web sitesi ve bulut hizmetidir. GitHub’ın ne olduğunu anlamak için iki ilgili ilkeyi bilmeniz gerekir: sürüm kontrolü ve Git. Bunlar, projelerinizde zaman içindeki değişiklikleri kaydetmenize ve daha sonra belirli sürümleri geri çağırmanıza yardımcı olur. Git hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu rehbere göz atabilirsiniz. Platform, kullanıcıların açık kaynak projelerde işbirliği yapmasına ya da yayımlamasına, kodu çatallayıp paylaşmasına ve sorunları izlemesine olanak tanır. GitHub Pages kullanarak bir GitHub hesabı oluşturmak ve portföyünüzü barındırmak kolay ve ücretsizdir. Şu adımları izleyin:
- Bir GitHub hesabı oluşturun.
- Git ve GitHub kullanmayı öğrenin. Ayrıntılı açıklamalar ve Git ile GitHub’ı anlamaya yönelik bir öğreticiye bu öğreticiden veya Introduction to Git kursundan ulaşabilirsiniz.
- GitHub Pages’e sitenizi şu adımları izleyerek yükleyin:
- GitHub’ı açın ve yeni bir herkese açık depo oluşturun. Adı username.github.io olsun; burada username, GitHub’daki kullanıcı adınızdır (ya da kuruluş adınız).
- Git komutlarına aşina değilseniz, macOS ve Windows’ta Git ve GitHub kullanmak için basitçe GitHub Desktop’ı indirebilirsiniz.
- Kurulumu tamamladıktan sonra GitHub.com’a gidin ve sayfayı yenileyin. "Set up in Desktop" düğmesine tıklayın. GitHub Desktop uygulaması açıldığında projeyi kaydedin.
- Metin düzenleyicinizi açın ve projeniz için bir index.html oluşturun.
- Değişikliklerinizi commit edin ve yayımla düğmesine basın.
- Web sitenize bir tema verin—Bir Bootstrap teması veya HTML/CSS şablonu işe yarar, ancak bir WordPress teması çalışmaz.
Projelerinizi aktarmanın etkili bir yolu GitHub gibi platformları kullanmaktır. GitHub hesabınızı oluşturduktan sonra, projelerinizi orada yayımlamaya başlayabilirsiniz. GitHub’da, her projenizde kullanıcıların kolayca okuyabileceği bir README.md dosyası bulunmalıdır. Bu, kodlayıcılar arasında sıklıkla unutulan ancak kritik olan bir noktadır. Bir README.md olmazsa, okuyucunun projenin ne hakkında olduğunu anlaması çok daha zordur. Aşağıda GitHub Pages portföy projelerine örnekler yer alıyor
4. Kişisel Web Sitesi
Bir bloga ya da kişisel bir web sitesine sahip olmak da projelerinizi merkezileştirmenin mükemmel bir yoludur; üstelik büyük bir bütçe harcamadan web sitesi kurmak nispeten kolaydır. Bu yolu tercih ederseniz, WordPress başlamak için harika bir yerdir; Strikingly veya Wix gibi başka bir CMS de işinizi gayet iyi görür. Projenize DataLab ya da Kaggle gibi bir sitede barındırmaya kıyasla ziyaretçi çekmek zor olsa da, sitenizi kendiniz barındırmanız daha fazla kontrol ve özelleştirme imkânı sağlar. Ayrıca, SEO’nuzu optimize etmek için emek verirseniz Google aramalarında oldukça üst sıralarda yer alabilirsiniz.
5. Medium (ve sosyal ağlar)
Projeleriniz hakkında mümkün olduğunca çok iletişim kurmak önemlidir. İçerik tabanlı portföy projeleri için, kendi kişisel web sitenize ek olarak kullanabileceğiniz blog platformları vardır. Medium, projelerinizle daha geniş bir kitleye ulaşmak için en iyi platformlardan biridir. Ayrıca, Quora, LinkedIn, Twitter ve Reddit gibi sosyal ağlarda paylaşım yapmak, veri bilimci olarak meşruiyetinizi pekiştirmeye ve projelerinizin daha fazla görünürlük kazanmasına yardımcı olabilir.
Daha fazlasını öğrenin
Sağlam bir veri bilimi portföyüne sahip olmak oyunun kurallarını değiştirebilir. Bu, yeni yetkinlikler edinme ve öğrenme, mevcut olanları ise kullanma ve geliştirme fırsatıdır. Portföy projelerini takip etmek; yeni beceriler geliştirmenize, işe alım uzmanlarının dikkatini çekmenize ve serbest çalışmaya başlama yolculuğunuzda potansiyel gelir kaynakları oluşturmanıza imkân tanıyabilir. Üzerinde çalıştığınız projeleri işe alım uzmanlarına sergilemek sizi diğer veri bilimcilerden ayıracaktır; bu yüzden portföyünüzü keskinleştirmeye biraz zaman ayırın, çünkü yatırımın geri dönüşü kesinlikle emeğe değecektir. Portföy projeleri ve veri bilimine giriş hakkında daha fazlası için şu kaynaklara göz atın:
