Aprende a hacer un buen portfolio de proyectos y consigue empleo con estos tips.
west

Aprende a hacer un buen portfolio de proyectos y consigue empleo con estos tips.

¿Aún no has comenzado a crear tu propio portafolio de proyectos de data science e IA? Aquí encontrarás los pasos que necesitas seguir para tener un buen portafolio de proyectos y el por qué deberías de comenzar en cuanto antes.


Nodd3r
20 de Enero de 2023 . 10 min
 ...

Antes de nada, debes saber que la creación de un buen portfolio de proyectos es algo esencial dentro de la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA).

Un porfolio bien elaborado te puede ayudar a la hora de optar por un empleo, ya que es una herramienta muy útil para mostrar tus habilidades y experiencia tanto a empleadores como a clientes.

Al fin y al cabo, un portfolio es una representación de ti y de tu trabajo, de lo que sabes o no sabes hacer, por lo que es importante dedicarle tiempo y esfuerzo para que sea la mejor carta de presentación para aquellas personas que no saben de ti.


¿Por qué es importante que tengas un portfolio de proyectos si quieres trabajar o ya eres un profesional dentro de la IA y la ciencia de datos?

Tener tu propio portfolio de proyectos de ciencia de datos e IA es importante tanto si estás comenzando a estudiar la disciplina como si ya tienes experiencia en el sector y eres un profesional.

Esto te permitirá poder destacarte entre otros estudiantes o profesionales y podrás mostrar tus habilidades y experiencia a potenciales empleadores y clientes.

Si estás comenzando tu camino dentro de este área o quieres comenzarlo, debes saber que esta herramienta te permitirá demostrar tu compromiso y dedicación a la disciplina.

A medida que vayas completando proyectos y adquiriendo nuevas habilidades, es recomendable que vayas actualizándolo y añadiéndolas para mostrar tanto tu progreso como tus logros.

Un buen portfolio puede ayudarte a conseguir becas, prácticas profesionales o incluso trabajos, ya que el resto de personas serán conscientes de tu potencial.

Si en tu caso ya tienes experiencia dentro de este área, será recomendable que incluyas proyectos que demuestren esa experiencia que has adquirido en diferentes áreas relacionadas con la ciencia de datos y la IA como por ejemplo de machine learning, análisis de datos, visualización, etc.

En el caso de que estés buscando empleo, un buen portfolio podrá ayudarte a destacar entre el resto de candidatos y conseguir ese trabajo o nuevos clientes.

Esta es una herramienta muy valiosa para demostrar logros y capacidades como hemos mencionado anteriormente, no hay que olvidar que el campo de la ciencia de datos y la IA está en constante evolución y demostrar que puedes adaptarte a nuevos desafíos y que te mantienes actualizado con las nuevas tendencias y tecnologías emergentes siempre supondrá un plus.


¿Cuáles son los pasos a seguir para crear un portafolio de proyectos?

Para crear un buen portfolio es importante que selecciones proyectos adecuados que muestren y definan correctamente tus habilidades y experiencia en distintas áreas relacionadas tanto con la ciencia de datos como con la IA.

En este caso se pueden tratar de proyectos relacionados con machine learning o aprendizaje automático, de procesamiento de lenguaje natural, de análisis de datos, visualización, etc.

De los proyectos que selecciones debes de proporcionar una descripción detallada del problema que abordaste, la metodología que has utilizado durante todo el proceso, los resultados que has obtenido y las conclusiones a las que has llegado.

Suele resultar muy útil incluir imágenes, gráficos y vídeos que ilustren los resultados y los procesos que has seguidos.

Debes tener un portfolio organizado donde tus proyectos se encuentren por categorías, temáticas o incluso, industrias, siguiendo siempre una estructura lógica y sencilla.

Puedes organizarlo por temáticas, por industrias como finanzas, salud o retail por ejemplo, etc.

Esto ayudará a aquellos usuarios que visiten tu portfolio puedan encontrar rápidamente los proyectos que les interesen y veré como eres capaz de aplicar tus habilidades adquiridas a diferentes ámbitos.

Diseña tu portfolio de forma limpia y atractiva, siguiendo una estructura lógica junto con una buena organización de la información.

Además, no olvides optimizar su navegación para dispositivos móviles e incluso, que resulte accesible a personas con discapacidades.

Incluye también testimonios y enlaces a ser posible. Los enlaces pueden ser a proyectos en línea o repositorios de código.

Por último, no olvides que puede ser una buena herramienta de marketing para atraer tanto a clientes como a reclutadores por lo que añade tu información de contacto como por ejemplo: información sobre tus servicios o habilidades especializadas, enlace a tu sitio web si tienes o a tus perfiles en redes sociales profesionales para que puedan descubrir más sobre ti.

En este apartado puedes incluir un formulario de contacto o un botón para que los usuarios que estén interesados en tus servicios o que les gustaría obtener más información puedan hacerlo fácilmente.

Tips para tener un buen porfolio de proyectos en ciencia de datos e IA.

Aunque en el apartado anterior hemos hablado de los pasos para crear dicho portfolio, aquí mencionaremos algunos tips.

Después de todo, tu porfolio debe de decir al resto "este soy yo y estoy es lo que sé y puedo hacer por ti".

Si estás buscando empleo debes saber que los responsables de la contratación examinan los currículos muy rápidamente y que sólo tendrás unos minutos para causar una buena impresión.

Por eso, te dejamos unos consejos para que no pases desapercibido:


     01. Mantén una longitud adecuada.

Intenta que sea lo más sencillo y claro posible. 

Debe de haber espacio suficiente para incluir todo tu trabajo en 2 o 3 páginas.

Intenta no incluir objetivos y conclusiones y aprovecha ese espacio para recalcar habilidades, proyectos y experiencias. 


     02. Muestra el trabajo de curso relevante.

En los apartados anteriores hemos mencionado que puedes clasificar tus proyectos por sectores o temáticas sí, pero es importante que enumeres aquellos trabajos que creas que pueden resultar relevantes y aplicables a la descripción del puesto en el que estás ofertando.   


      03. Habilidades técnicas. 

Estas son conocidas como las hard skills también. Son aquellas habilidades en las que eres mejor y por lo tanto, deben escribirse y aparecer al principio del documento.

Recuerda que debes calificar estas habilidades pero no de forma numérica sino utilizando palabras como "competente" o "familiarizado".


     04. Experiencia laboral.

Como en todos los sectores, es algo importante a mencionar. 

Puedes incluir proyectos, tesis, concursos o prácticas. 

En el caso de que no tengas aún experiencia laboral, estos mencionados anteriormente son utilizados como sustitutos.


     05. Incluir proyectos del mundo real.

Si aún no has sido contratado nunca, puedes ponerte manos a la obra resolviendo problemas que consideras que el mundo actualmente tiene. De esta forma, conseguirás también experiencia.

Indicar 3 o 4 proyectos suele ser suficiente para cubrir las responsabilidades laborales comunes para los puestos de trabajo que te interesen. 

No olvides redactar siempre tus proyectos de forma estructurada. 


     06. Estar presente en redes sociales.

Publicar tus trabajos, escritos, artículos, respuestas, etc. en tus redes sociales y compartir tus conocimientos con tus contactos ayuda a que nueva gente te conozca.

También puedes utilizarlas para seguir y leer sobre las últimas tendencias y desarrollos. Esto te mantendrá siempre actualizado.


¿Conoces los sitios web donde puedes crear tu porfolio de proyectos?

Existen diferentes sitios web que te permitirán crear un porfolio de proyectos. Algunos de los más populares son los siguientes: 

  • GitHub.

Es una plataforma de desarrollo de software que te permite alojar y compartir tus proyectos de código abierto.

Es una excelente opción para que muestres tus habilidades técnicas y experiencia en desarrollo de software también.

Además te permite recibir feedback y colaborar con otros desarrolladores en proyectos en línea.


  • LinkedIn.

Como seguramente sabrás, LinkedIn es una red social profesional que te permite crear un perfil y compartir información sobre tu experiencia laboral, educación, logros, etc.

También te permite añadir proyectos a tu perfil y compartirlo con tu contactos.

Es una excelente opción para conectar con otros profesionales dedicados a este campo.


  • Kaggle.

Esta plataforma en línea te permite realizar competencias de resolución de proyectos en ciencia de datos e IA. Te permite además compartir tus soluciones y ver las soluciones de otros participantes.

Es una excelente opción para mostrar tus habilidades analíticas y de machine learning al resto.


Estos sólo son algunos de los sitios webs más conocidos dedicados a esta función. No hay que dejar a un lado que es importante que selecciones la plataforma que más se pueda adecuar y adaptar a tus necesidades y objetivos.


En conclusión:

Crear y mantener un buen portfolio de proyectos es esencial para cualquier profesional que quiera trabajar o esté trabajando en ciencia de datos e inteligencia artificial.

Es una forma muy sencilla de mostrar tus habilidades y experiencia además de aumentar las posibilidades de que consigas nuevos clientes o empleos.

Es importante que selecciones los proyectos adecuados, que los presentes de forma clara y concisa, lo mantengas actualizado y organizado y que resulte eficiente. 

Si todavía no tienes uno porque no sabes si adentrarte o no a este campo, deberías de descargarte gratis los conceptos básicos de introducción al data science donde podrás obtener una visión más clara de diferentes conceptos que se encuentran dentro de esta disciplina.

X

¿Quieres recibir el eBook de Conceptos básicos de Data Science?



¡Descargar aquí el eBook en PDF GRATIS!


También te puede interesar





...
Cómo limpiar datos para sacar su máximo partido

Aprender a limpiar los datos y sacarle su máximo partido cada vez cobra más peso, si no sabes qué pasos seguir para realizarlo correctamente, sigue leyendo este artículo.

...
Google reacciona a ChatGPT de OpenAI y saca Bard, su IA conversacional.

El propio CEO de Google y Alphabet, Sundar Pichai lanzó un comunicado en el Blog Oficial de Google sobre esto mismo. Para saber más sobre Bard, quédate leyendo este artículo.

...
Chat GPT y por qué está revolucionando el panorama actual

Seguramente hayas escuchado hablar sobre ChatGPT y cómo actualmente está revolucionando el panorama tal cual como lo conocemos, pero ¿a qué se debe esto?

...
Aprende a hacer un buen portfolio de proyectos y consigue empleo con estos tips.

¿Aún no has comenzado a crear tu propio portafolio de proyectos de data science e IA? Aquí encontrarás los pasos que necesitas seguir para tener un buen portafolio de proyectos y el por qué deberías de comenzar en cuanto antes.

...
¿Análisis de datos en tiempo real? Descubre su importancia y ventajas.

¿Has oído hablar del análisis de datos en tiempo real? En este post descubrirás qué es y por qué tiene tanta importancia en la actualidad.

...
¿Merece la pena estudiar Data Science?

Teniendo en cuenta que la ciencia de datos está considerada como una de las ciencias más destacadas de la actualidad, ¿merece la pena estudiar un máster en ciencia de datos? Quédate leyendo este post si quieres saber por qué.

...
TOP 12 IDEAS PROYECTOS DE PYTHON PARA PRINCIPIANTES

¿Quieres empezar a realizar proyectos de Python pero no tienes ideas o simplemente te parecen muy difíciles los proyectos que encuentras?

...
FORMAS FÁCILES DE OBTENER DATOS PARA ENTRENAR MODELOS DE IA Y MACHINE LEARNING

La calidad y cantidad de los datos influye notablemente en los resultados que se obtienen, ¿quieres saber de dónde puedes obtener datos para tus modelos?

...
¿Cuánto gana un Data Scientist?

El salario: Uno de los motivos por los que deberías de aprender Data Science, proyectos de Machine Learning y Deep Learning para convertirte en Data Scientist.

...
Qué son y diferencias entre bases de datos SQL y bases de datos NoSQL

Aquí encontrarás unas breves pinceladas sobre qué son verdaderamente las bases de datos y qué tipos hay, además de las diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL.

...
Keras vs TensorFlow vs PyTorch: Diferencias clave entre frameworks de Deep Learning

En las últimas décadas, el Deep Learning está ganando popularidad.

...
Ventajas de aprender a programar en Python

A día de hoy, Python es el lenguaje de programación más usado. Si aún estás dudando de sus múltiples ventajas, en este post encontrarás algunas de las razones por las que deberías aprender a programar en Python

...
¿Cómo elegir el mejor modelo de machine learning?

Si estás pensando en crear un proyecto de machine learning, tienes que tener en cuenta que no siempre tener un modelo con mejor rendimiento será tu mejor solución.

...
Test de Turing

Qué es, cómo funciona y limitaciones del Test de Turing

...
Tipos de redes neuronales

El futuro de la Inteligencia Artificial ha llegado.

...
Underfitting vs Overfitting

Qué es, causas, cómo detectarlo y solucionarlo

...
Data Science: qué es, qué se hace, qué se necesita y aplicaciones

Descubre qué es la ciencia de datos, para qué sirve y qué salidas tiene

...
Chatbot: ¿Qué es, para qué sirve y qué tipos existen?

Un chatbot es mucho más que un servicio de mensajería automática, pero... ¿sabes todo lo necesario sobre ellos?

...
¿Cómo funciona el algoritmo y el sistema de recomendación de Spotify?

En este artículo podrás encontrar desglosado el funcionamiento del sistema de recomendación de Spotify basado en el uso del deep learning.

...
Los errores más comunes en Python que debes evitar si eres principiante

Sabiendo sobre el gran auge que ha tenido Python en estos últimos años... Es interesante que conozcas los siguientes errores más comunes para que puedas evitarlos.

...
Guía de cómo hacer un proyecto de ciencia de datos para que destaque de forma eficiente.

Así es como debes de hacer un proyecto de ciencia de datos o inteligencia artificial de forma eficiente.

...
¿Qué es Git?

¿Conoces Git? ¿Sabes lo que es un sistema de control de versiones? Si te gusta la programación, desarrollar tus propios proyectos, el desarrollo de software, etc. seguro que has leído algo sobre Git. Hoy te contamos todos los detalles acerca de esta herramienta.

...
¿Por qué se utiliza Python en la ciencia de datos?

Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares e incluso el preferido para los científicos y analistas de datos, por eso en este artículo explicaremos a qué se debe su popularidad dentro de esta disciplina.

...
Netflix utiliza la inteligencia artificial para personalizar sus recomendaciones

A través de su algoritmo de recomendación Netflix predice qué contenidos te van a gustar. Si quieres saber cómo funciona no te pierdas este blog.

...
Los 10 mejores proyectos de Machine Learning si eres Principiante

Probablemente una de las cosas más difíciles a la hora de practicar lo aprendido de machine learning sea encontrar proyectos para principiantes.

...
¿Cuál es la diferencia entre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning?

¿Son la Inteligencia Artificial y el Machine Learning lo mismo? Si son dos conceptos distintos, ¿de qué forma están relacionados? Estas son algunas de las preguntas que mucha gente se hace, en el post de hoy veremos las diferencias entre ambos y la relación que tienen.

...
¿Qué es Inteligencia Artificial?

Últimamente oímos hablar de inteligencia artificial con mucha frecuencia pero, ¿sabes realmente qué es y qué usos tiene? Te lo contamos más en detalle en este artículo.

...
¿Cómo aplicar Data Science en áreas como Marketing, Biología, Justicia y Arqueología?

El uso de la ciencia de datos está muy extendido, en el blog de hoy vamos a ver cómo podemos usarla en distintas áreas.

...
Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales

En este post encontrarás que es el deep learning y todo lo que necesitas para poder comprender su funcionamiento y sus utilidades.

...
Historia del Data Science y la inteligencia artificial

Tanto la ciencia de datos como la inteligencia artificial se han encontrado a lo largo de la historia en una constante evolución, de ahí que estas tecnologías sigan desempeñando un papel cada vez más importante en la sociedad y economía.

...
¿Qué es el Machine Learning y qué aplicaciones tiene?

En este artículo explicaremos qué es el machine learning, cómo funciona y algunas de las aplicaciones más comunes que tiene en diferentes áreas.

...
¿Cómo el data science y el big data puede ayudar a tu negocio?

En este post vamos a hablar sobre cómo la ciencia de datos puede ayudar a mejorar un negocio.

...
¿Qué se necesita saber para ser Data Scientist?

En este post te hacemos un resumen sobre los conocimientos necesarios para trabajar como científico de datos.

...
¿Por qué estudiar Data Science?

En este post, te damos las claves de la importancia de estudiar ciencia de datos.

...
¿Cómo proteger nuestros datos?

En este post, te dejamos alguna información y trucos que puedes hacer para proteger mejor tus datos

...
¿Qué es Data Science?

¿Alguna vez te has preguntado qué es exactamente el data science o la ciencia de datos? ¿Cómo se utiliza y para qué sirve? ¡Estás en el lugar adecuado!

...
¡Bienvenidos Nodd3rs!

¡Bienvenidos a nuestro blog!