Veri bilimi, son 10 yılın en heyecan verici ve en hızlı büyüyen alanlarından biri. Bunun bir sonucu olarak, bu alana adım atmak isteyen herkes için çok sayıda üniversite programı, veri bilimi bootcamp’i ve çevrimiçi kurs mevcut. Bu programlar gerekli becerileri öğrenmenin harika bir yolu olsa da, iş bulma aşamasında pek çok işveren doğrudan uygulamalı deneyim aradığı için doğru beceri setine sahip olduğunuzu göstermek önemlidir. Etkili bir portföy, potansiyel işverene, bir veri bilimi rolünde başarılı olacak yetkinliğe sahip olduğunuzu anlatmak yerine göstermenizi sağlar.
Bugün çoğu veri bilimcisinin bir portföyü var, ancak çok azı öne çıkıyor. Portföyünüz fazla jenerik görünüyorsa, ilgi çekici projeler içermiyorsa veya açıklamalar eksikse, okuyucularınızın takip etmesi ve ilgisini sürdürmesi zor olabilir. Emeklerinizin kitleniz tarafından tam olarak takdir edilmesini sağlamak için, iyi bir portföyü olağanüstü bir portföye dönüştürmeye yönelik bazı basit ipuçları:
Neden bir veri bilimi portföyüne yatırım yapmalısınız?
Veri bilimcisi olmayı hedefleyenler için portföye yatırım yapmanın bariz bir “nedeni” vardır: Bir işe alım yöneticisi sizi teknik bir teste sokmadan önce bile, becerilerinizi sergileyerek rol kapmanıza yardımcı olmak. Ancak yeni bir rol bulmak dışsal bir ödüldür. İçsel motivasyon bulmak kritik önemdedir; böylece bir portföy geliştirmekten alınan tatmin, kontrol edemeyeceğiniz bir mülakat sürecine değil, size bağlı olur. Bu yaklaşım, portföyünüzün daha samimi hissettirmesine yardımcı olur ve elinizden gelenin en iyisini sunma konusunda sizi motive eder.
İşte yüksek kaliteli bir portföy oluşturmanın zaman ayırmaya değer olmasının bazı temel nedenleri.
Hayalinizdeki role ulaşmak
Portföy, veri bilimi işe alım sürecinde sıkça başvurulan bir araçtır. Teknik işe alım yöneticileri ve sizi mülakata alacak veri bilimciler, becerilerinizi, deneyiminizi ve ilgi alanlarınızı anlamak için portföyünüzü inceleyecek ve bununla ilgili sorular sorabilir.
Size kritik düzeyde uygulamalı deneyim kazandırmak
Bir makine öğrenmesi algoritmasının arkasındaki teoriyi öğrenmek, veri bilimine adım atmanın zorunlu bir aşamasıdır; ancak asıl sınav, öğrendiğiniz becerileri bir kullanım senaryosuna uygulamaktır. Bir projeyi baştan sona yürütmek, öğrendiklerinizi pekiştirir ve konuyu özgüvenle anlatmanızı sağlar.
Veri topluluğunu tanımak
Veri bilimciler, diğer veri bilimcilerin yaptıklarına bakmayı sever. Her şeyin tek bir “doğru” yolu yoktur ve projenizi toplulukla paylaşmak ve tartışmak, bir probleme ilginç çözümler geliştirmenin harika bir yoludur.
Kendi keyfiniz
Bu, bir portföy oluşturmanın en önemli nedenlerinden biridir; ne de olsa veri bilimi eğlencelidir! Üzerinde çalıştığınız projeden gerçekten keyif alırsanız, elinizden gelenin en iyisini yapmanız için motive olursunuz ve başkalarının da tutkunuzla bağ kurma olasılığı artar.
Farklı portföy proje türleri nelerdir
Portföy projeleri sadece kod yazabilme gibi teknik becerilerle ilgili değildir. İçerik temelli projeler de bir konuyu ne kadar anladığınızı ve iletişim becerilerinizi sergilemenin harika bir yoludur; mülakat yapanların aradığı kilit özellikler bunlardır. Aslında, her teknik portföy projesi, teknik olmayan bir kitleyi hedefleyen net bir açıklama içermelidir. Aşağıda farklı portföy proje türlerine bazı örnekler yer alıyor. Portföyünüzde her iki türün bir kombinasyonuna sahip olmak, veri bilimi rollerinin sıklıkla gerektirdiği çok yönlü beceri setini göstermek açısından kritiktir.
Kod temelli projeler
Kod temelli projeler portföy projelerinin en yaygın türüdür. Özetle, bir veri kümesini alıp bunun etrafında bir problemi çözen, gerçek dünya veri bilimi projelerini taklit eder. Kod temelli proje örnekleri şunlardır:
- Bir veri kümesi kazımak ve analiz yapmak veya bir model eğitmek
- Belirli bir veri kümesi veya konu etrafında bir gösterge paneli (dashboard) oluşturmak
- Birinin etkileşim kurabileceği bir web sitesi veya uygulama oluşturmak.
- Popüler bir TV programı veya haber gibi trend bir konuya dair verileri analiz etmek
İçerik temelli projeler
İçerik temelli projeler, portföy projesi olarak daha az görülse de, iletişim ve yazı becerilerinizi göstermede son derece etkilidir. İçerik temelli proje örnekleri:
- Diğer veri bilimcilere veya teknik olmayan kitlelere kavramları açıklayan blog yazıları ve kodlama eğitimleri
- Belirli bir aracın nasıl çalıştığını gösteren video eğitimleri
- Bir podcast’e katılmak — veya veri bilimciler ve uygulayıcılarla röportaj yaptığınız kendi podcast’inizi sunmak
Öne çıkan bir veri portföyü oluşturmanın 7 yolu
1. Samimi olun ve tutkunuzun peşinden gidin
En iyi portföy projeleri, en yeni veya en karmaşık araçları ve modelleri kullananlar değildir. En çok dikkat çeken projeler, içten bir tutkudan doğanlardır. Belirli bir görev için zahmetle bir veri kümesi kazıdıysanız, etkileyici bir hikâye yazdıysanız veya dünyaya tutkunuzu anlatan bir şey yarattıysanız, insanlar bunu fark eder. Acing the Data Science Interview kitabının ortak yazarı Nick Singh, bu DataFramed bölümünde bir adım daha ileri giderek, kendi işinize duyduğunuz tutkunun o kadar bulaşıcı olabileceğini, işe alım yöneticilerini, şirketleri ve başvurduğunuz rol de dahil olmak üzere, veri bilimiyle ilgili her şeye tutkulu olduğunuza inandırabileceğini söylüyor.
Veri bilimi portföy projelerini bitirmek kolay değildir. Birçok engelle karşılaşacaksınız, başka yükümlülüklerle dengelemeniz gerekecek ve son yüzde 10’u tamamlamak tüm projeyi yeniden yapmak gibi gelebilir. Tutkulu olduğunuz bir şey üzerinde çalışmak, zorlukların üstesinden gelmenize yardımcı olur ve gurur duyacağınız bir proje ortaya koymanızı sağlar.
2. Bir hikâye anlatın
Bir projeye zaman ve tutku dökmek sizi uzman yapabilir, ancak okuyucularınızın, sunduğunuz içerikle baştan sona yolculuğunuzu takip edebilmelerini sağlamak önemlidir. Unutmayın, birçok kişi portföyünüze, projelerinize dair ön bilgi ve ek araştırma yapacak zaman olmadan bakacak. Bu nedenle, kısa ama etkileyici bir hikâye, bir portföy projesinde vazgeçilmezdir. Bunu bir GitHub deposunun readme sayfasında ya da bir gösterge paneli başlığının altında yayınlayın; okuyucunun neden projenizle ilgilenmesi gerektiğini, bunu yapma motivasyonunuzu ve yanıtladığı temel soruyu mutlaka açıkça belirtin. Bu, okuyucuların dikkatini çekmenin ve onları defterinize, modelinize veya gösterge panelinize yönlendirmenin bir yolu olarak da hizmet eder.
Etkileyici bir hikâye, portföyün en önemli parçalarından biridir; çünkü gerçek empatinizi, merakınızı ve tutkunuzu gösterir. Okuyucuları sürükleyici bir yolculuğa çıkarmak, projelerinizin öne çıkmasını sağlar.
3. Teknik becerilerinizi gösterin—ama kapsam sapmasından kaçının
İyi bir portföy projesi teknik becerilerinizi gösterir, ancak sahip olduğunuz her teknik beceriyi uygulamanız gerektiği anlamına gelmez. Örneğin, gelişmiş bir kazıma aracı geliştirmek için saatler harcadıysanız, durumu daha da büyütüp en son modelleme tekniklerini de eklemek zorunda değilsiniz.
İyi bir yaklaşım, projenizi tek bir teknik alan etrafında merkezlemek ve projenin geri kalanında temel ilkeleri uygulamaktır. Örneğin projenizin amacı veri temizleme ve toplama yeteneklerinizi göstermekse, en güncel modelleri kullanarak mümkün olan en iyi tahmin doğruluğunu elde edememeniz sorun olmayabilir. Projenizin kapsamını sınırlamak, teknik beceri setinizin farklı yönlerini net biçimde gösteren kısa ama ilgi çekici bir hikâye anlatmanın harika bir yoludur.
Teknik becerilerinizi sergilemenin bir başka harika yolu da kodunuzun okunabilir ve iyi belgelenmiş olmasını sağlamaktır. Defterlerin başlıkları ve açıklamaları olduğundan emin olun; kodunuzu gözden geçirip fonksiyonlara açıklama satırları ekleyin. Bir defteri incelemeye zaman ayıranlar, yorumları ve net değişken adlarını fark edecektir.
4. Kalıp projelerden kaçının
Titanic, MNIST veya Iris gibi veri kümelerinden mümkünse kaçınılmalıdır. Bunlar, öğrenmek ve modelleri denemek için harika veri kümeleridir; ancak başlangıç seviyesindeki veri bilimciler ve çevrimiçi kurslar tarafından çok yaygın kullanıldığından, işe alımcılar ve yöneticiler, veri bilimi yolculuğunuzda olduğunuzdan daha erken bir aşamada olduğunuzu varsayabilir. Ayrıca, veri bilimine olan tutkunuzu ve gerçekten ilginizi çekecek proje türlerini göstermenize yardımcı olmazlar.
Portföyünüzde sıkça yapılan bir projeyi sergilemek risklidir. Portföyünüze bakan birçok kişi projeyi kendisi de yapmış olabilir; bu da özellikle bu veri kümeleri etrafında halka açık çok sayıda eğitim bulunduğundan, ilgilerini kaybetmelerine yol açabilir.
5. Sosyal becerilerinizi ihmal etmeyin
Harika hikâye anlatımı, bir portföy projesinde iletmeniz gereken tek “sosyal beceri” değildir. Karmaşık bir problemi basit ve öz biçimde açıklayabilmek, herhangi bir işyeri için önemli bir beceridir—ve portföy projelerinizde öne çıkarılmalıdır. Ayrıca portföyünüz, veri bilimi topluluğuna katkıda bulunmak ve okuyucularınıza yeni beceriler öğretmek için bir fırsat olabilir. Veri biliminde bir diğer temel nitelik de meraktır; zira belirli bir probleme çözüm bulmak için makaleleri veya blog yazılarını didiklemek sıkça gerekir ve işverenler de bunu arar.
Yeni veri kümelerinden içgörüler üretmek ve portföy projenizde karşılaştığınız benzersiz zorlukları nasıl çözdüğünüzü açıklamak, merakınızı ve yaratıcılığınızı göstermenizin harika yollarıdır; öğrenmesi güç becerilerdir bunlar.
6. Okuyucularınız için tasarlayın
Okuyucularınızın kullanıcı deneyimi, portföyünüz için herhangi bir uygulama veya web sitesi kadar önemlidir. Okuyucuları bunaltmadan ilgili bilgilere yönlendirmek ve dilediklerinde daha derine inme fırsatı sunmak esastır.
Projenizin tasarımından kısmayın: Göz alıcı bir estetik, okuyucunun ilgisini canlı tutar ve portföyünüzün öne çıkmasına yardımcı olur. Temiz görünen bir portföy, teknik terimlere aşina olmayan okuyucuların bile hikâyenizi takip etmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, projenizin tasarım stilini gelecekteki projeler için bir şablon olarak uyarlayabilir ve aralarında bağlantılar vererek kullanıcıları içeriğinizin daha fazlasına kesintisizce yönlendirebilirsiniz.
7. Kişisel markanızı pazarlayın
Hakkınızda bulunabilecek bilgiler sadece portföyünüzle sınırlı değil. Basit bir Google araması muhtemelen LinkedIn profilinizi, web sitenizi, blogunuzu, GitHub’ınızı ve diğer sosyal medya hesaplarınızı gösterecektir. Bu kanallarda imajınızın, yazı stilinizin ve içeriğinizin tutarlı olmasını ve birbirlerine bağlantı vermesini sağlamak istersiniz. E-posta imzanıza ve CV’nize/özgeçmişinize portföyünüze giden bağlantıları eklediğinizden emin olun. Güçlü bir kişisel marka, birey olarak öne çıkmanıza yardımcı olur. İyi bir kişisel marka temel becerinizi, başarılarınızı vurgulamalı ve ne yaptığınızı insanlara göstermelidir.
Harika bir veri bilimi portföyüne örnekler
Bu ilkelerin pratikte nasıl uygulandığını görmek istiyorsanız — ilham almak için üst düzey veri bilimi portföyleri ve projelerinden oluşan bir liste:
Nikolaos Christoforidis: Spora Tutku
Nikolaos’un projesi baştan itibaren yoğun kod içeriyor ve Pandas ile Scikit-learn’deki yüksek yeterliliğini açıkça gösteriyor. Ayrıca, genel kitlelere aşina bir veri kümesi üzerinde çalışarak ilgi çekici bir defter (notebook) oluşturma işini çok iyi yapıyor. Birçoğumuz spora tutkuyla bağlıyız ve günümüzde ilginç veri kümeleri bolca mevcut. Sporla ilgili bir proje, ilginç bir veri kümesi ve soruyu, sporun kendisini yansıtan havalı görselleştirmelerle birleştiriyorsa, benzer düşünen insanları kolayca sona kadar okumaya çekebilir. Bu aynı zamanda tutkunuzun işinizde net biçimde görünmesini sağlamanın harika bir yoludur ve sporu takip etmeyenlerin bile ilgisini çekebilir!
Yan Holtz: Harika Tasarım
Portföyünüzün tasarımı için ilhama ihtiyacınız varsa daha uzağa bakmayın. Yan’ın portföyünün tasarımı hem tutkuyu hem de şıklığı yansıtıyor; özellikle sayfanın üst kısmındaki, fare imlecine tepki veren animasyon dikkat çekici. Projelerin bazısına gelene kadar kaydırmayı bırakmak imkânsız. Her projenin, sizi daha da içine çeken benzersiz bir görselleştirmesi var; tıkladığınızda ise öz bir açıklama açılıyor.
Samuel Verevis: Kişilik
Şarap veri kümeleri portföylerde yaygın olsa da, Samuel esprili bölüm başlıkları ve olağanüstü görselleştirmelerle hikâyeye tamamen yeni bir şey katıyor. Buradaki grafikler, netlikle havalılığı birleştiriyor; hikâye anlatımını ve bir okuyucunun ilgisini nasıl canlı tutacağını güçlü biçimde ortaya koyuyor. Bu, sıkça kullanılan bir veri kümesi üzerinde bile özgünlük, beceriler ve tutkuyu sergilemenin harika bir yolu.
Philipp Schöttler: Viral Olmak
Bitcoin verileri ve ilgi çekici portföy projeleri; adeta kusursuz bir eşleşme. Phillipp’in konuya açıkça tutkulu ve hâkim olduğu görülüyor ve Bitcoin üzerine kapsamlı ve ilgi çekici bir okuma sunarken finansal piyasalara dair derin bilgisini de sergiliyor. Bu, popüler bir konu hakkında içerik üretirken, diğer veri bilimciler, yatırımcılar, blokzincir meraklıları ve öğrenmek isteyenler gibi geniş bir kitleye değer sunmanın harika bir örneği.
Daha fazlasını öğrenin
Örneklere bakmak ilham için harika, bu tür rehberleri okumak da sizi doğru yöne sevk edebilir; ancak akılda tutulması gereken en önemli şey, portföyünüzün sizi—becerilerinizi, ilgi alanlarınızı ve kişiliğinizi—yansıtması gerektiğidir. Sonuçta bu, sizin veri bilimi yolculuğunuz. Yolculuğunuzda size rehberlik edecek daha fazla kaynağı aşağıda bulabilirsiniz:
