Portfólio em dados: como reunir seus projetos de Data Science
15 minutos de leitura
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Imagine que você está em busca de um emprego e a pessoa recrutadora pede para você mostrar os projetos que você já fez em Data Science e quais as suas habilidades.
E agora, como você reagiria?
Esse é um cenário muito comum na área de tecnologia, no qual você precisa se preparar da melhor forma possível.
Para isso, sem dúvidas, você precisa criar o seu portfólio.
Pensando nisso, o objetivo desse artigo é explicar o que é e como construir um portfólio na área de Ciência de Dados, com destaque para:
E aí, vamos lá?
Antes de mais nada, você precisa saber o que é um portfólio. De forma geral, portfólio é uma ferramenta visual e dinâmica utilizada para reunir os seus principais projetos.
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Através dele, é possível construir uma narrativa que destaca suas habilidades técnicas e não técnicas.
As principais características que podem ser incluídas em um portfólio são as seguintes:
Com esses pontos em mente, vamos aprender a incluir cada um deles no seu portfólio.
Quando pensamos em demonstrar o que conhecemos, é comum pensarmos em certificações de cursos ou apenas dizer quais habilidades possuímos.
Apesar de contribuírem na apresentação profissional, essas opções podem deixar a desejar quando se trata de demonstrar o que você sabe.
Pensando nisso, o portfólio surge como uma ferramenta capaz de evidenciar suas habilidades de forma prática, proporcionando uma compreensão mais ampla de como o seu conhecimento foi aplicado para resolver problemas do mundo real.
Além de você poder dizer o que sabe, é possível demonstrar na prática todo o seu desenvolvimento.
Em um contexto onde há grande concorrência e necessidade de profissionais que possam colocar a mão na massa, construir um portfólio de qualidade é uma estratégia crucial para se destacar.
Um dos pontos positivos sobre o portfólio é a capacidade de poder construir uma imagem, pois os seus projetos se relacionam diretamente à profissional que você deseja ser e transmitir para as outras pessoas.
Essa construção de imagem, também conhecida como marketing pessoal ou personal branding, é uma ferramenta poderosa para evidenciar sua marca.
Dessa forma, através do marketing pessoal você pode se destacar no mercado de trabalho e conseguir melhores oportunidades.
Para abranger ainda mais esse tema, a Sthe vai destacar a sua visão sobre o impacto do marketing pessoal no seu portfólio.
“Normalmente, quem tem um marketing pessoal forte faz com que o perfil seja destacado. Acredito que o primeiro passo para começar com uma boa impressão é pensar como se você fosse uma empresa e está vendendo serviços, o que no fim podemos considerar como verdade, e você tem que atrair clientes”.
Além disso, ela diz: “Seja por destacar tecnologias que sabe/já usou, projetos destaques da sua carreira, pontos fortes que você trás como hard e soft skills, você precisa começar a destacar esses pontos e quando começar a pensar como se você fosse uma empresa, você vai ter uma maior facilidade de destacar pontos no seu portfólio”.
A principal ideia por trás dos projetos de portfólio está ligada com a possibilidade de mostrar que você possui trabalhos interessantes e completos.
Os melhores projetos para incluir em um portfólio são aqueles que são um diferencial para o seu currículo, onde você construiu algo de ponta a ponta e robusto.
Enquanto projetos feitos durante o seu aprendizado são interessantes, por outro lado, eles se tornam comuns e não trazem tanto valor.
Um exemplo de projeto de aprendizado em Data Science seria o de classificação utilizando a base de dados do Titanic, pois essa é uma base muito comum, utilizada por diversas pessoas.
Por outro lado, uma opção mais robusta seria construir um projeto grande de fraude, por exemplo, onde você pode realizar uma análise exploratória completa, criar um modelo e avaliar seus resultados.
O ideal é que você continue fazendo seus projetos mais simples para estudos e depois reúna o seu conhecimento em um projeto grande.
Abaixo você pode conferir alguns perfis no GitHub com projetos de portfólio para você se inspirar:
A área de dados é vasta e possui diversas ramificações. Por exemplo, temos áreas como: Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Análise de Dados, Business Intelligence, entre outras.
O primeiro passo para criar o seu portfólio é definir qual será a sua área de foco.
Com a área de foco definida, você pode começar a pensar nas ideias para os seus projetos.
No próximo tópico, a Sthe vai falar sobre como ter as ideias para os seus projetos.
As ideias de projetos para portfólio não são o bicho de sete cabeças e o interessante pra quem está começando é fazer projetos de áreas que você gosta!
Obviamente, você não precisa fazer projetos simples como, por exemplo, limpeza de dados com Pandas, somente um modelo de machine learning sem tratamento de dados ou coisas que são extremamente iniciais, porque quando você aplica para uma vaga as pessoas já esperam que você saiba o mínimo.
E aí, temos uma diferença de projetos de estudo para projetos de portfólio, não que projetos de portfólio não possam ser projetos de estudos, mas a ideia principal é você desenvolver algo que traga realmente pontos relevantes.
Eu sempre gostei de aprender sobre coisas diversas, então se você tem um espírito curioso sobre várias áreas, não se limite em nenhum momento sobre ideias de projetos.
No começo, quando tive meu primeiro contato com projetos de IA ainda na universidade, minha professora sugeriu de pesquisarmos os efeitos das manchas solares no dia a dia e usar ferramentas para tentar prever a quantidade de manchas que teríamos nos dias seguintes com base em um histórico de quantidade delas.
Esse primeiro projeto para mim foi sensacional, já que eu nunca tinha mexido com coisas relacionadas a análise de dados e foi um tema que eu gostava demais: espaço.
A partir dos seus interesses pessoais você pode definir escopos de pesquisas em projetos.
Um site incrível pra quem quer ter ideias de projetos é o Kaggle.
Ele tem diversas bases de dados (imagens, dados tabulares, vídeos, etc) e você pode explorar diversos temas por lá para tentar aprender mais. Uma das coisas boas para você começar a fazer é pesquisar por bases usadas frequentemente por usuários do Kaggle e também ver como as pessoas organizam seus projetos por lá, já que o seu perfil do Kaggle pode ser um auxiliar no seu portfólio.
Como contribuição para as dicas que a Sthe deu, vamos conferir os principais pontos para se construir o seu portfólio de dados:
Os projetos em seu portfólio devem estar envolvidos em uma história coesa, que envolva uma estrutura, com início, meio e fim. Você pode começar contextualizando, detalhando qual problema será abordado e qual a sua relevância.
Em seguida, conte em detalhes como foi o processo de desenvolvimento, destaque os desafios encontrados e quais decisões foram tomadas. Por fim, destaque o impacto do seu projeto e finalize a história que está sendo contada.
A capacidade de contar histórias também é uma habilidade importante para a sua carreira em dados.
Através de histórias o público ficará mais envolvido no seu projeto, por isso, tenha sempre em mente que englobar seus projetos em um storytelling sempre será bem-vindo.
Destaque sua habilidade em resolver problemas, descrevendo os métodos escolhidos e explicando a lógica por trás das decisões tomadas.
Evidencie como você abordou os obstáculos enfrentados e quais estratégias foram aplicadas. É importante destacar o “como” e o “por quê” de cada projeto.
Em cada projeto, deixe claro quais habilidades técnicas e não técnicas foram utilizadas. Mostre as linguagens utilizadas, ferramentas e técnicas aplicadas. Dessa forma, você consegue mostrar não apenas o que fez mas também como fez.
Pensando nisso, a Sthe trouxe algumas dicas para destacar suas habilidades nos seus projetos. Veja:
“Dentro de cada projeto, o ideal é ter um readme com o storytelling do projeto. Nesse ponto você pode destacar quais as bibliotecas usadas, quais técnicas usou enquanto fazia o projeto”.
O código fala por si mesmo quando as pessoas vão olhar o projeto, por isso é importante trazer um código organizado, com comentários e separações entre o que foi feito, para que não seja um grande bolo com a receita complexa sem as instruções.
Suas soft skills muitas vezes não são passadas corretamente em projetos de portfólio, até por ser um pouco mais complicado.
Mas caso você tenha feito o projeto em equipe, por exemplo, colocar os nomes e os dados de portfólio, LinkedIn ou algo assim, pode ressaltar sobre uma soft skill de trabalho em equipe.
Aqui dentro da Alura já fizemos alguns projetos em equipe e você pode ver os rostinhos de todos que participaram dentro do readme do projeto.
Outras softs skills importantes e que podem ser avaliadas pelo readme e organização do código é sua habilidade de boa comunicação e organização, duas habilidades super importantes que fazem com que sua carreira em qualquer área seja destacada!
Ao finalizar os projetos, mostre os resultados obtidos e os insights descobertos.
Demonstre como suas soluções impactaram positivamente o projeto ou até mesmo a empresa que você trabalhou, se for o caso. Se possível, adicione métricas de desempenho, feedbacks e reconhecimento recebido.
Você também pode conferir as dicas de Diogo Pires e Paulo Silveira para um bom portfólio de dados no episódio do #HipstersPontoTube:
Aprendemos a criar um portfólio de destaque, mas precisamos saber onde hospedar nossos projetos e currículo.
Cada plataforma possui características distintas, desde a possibilidade de colaboração e visibilidade até a personalização completa.
A seguir, vamos conferir o que a Sthe Monica pode nos falar sobre como ela criou o portfólio dela:
Em dados muitas vezes existe uma necessidade alta de ter um portfólio diferente das demais áreas de tecnologia que utilizam apenas o GitHub.
Uma das necessidades é de quando uma pessoa de dados precisa mostrar projetos feitos no PowerBI ou Tableau dentro do seu portfólio, muitas vezes fica ineficiente colocar no GitHub esse tipo de trabalho.
Outra necessidade que aparece muitas vezes é quando a pessoa trabalha também com a parte acadêmica e tem publicações em livros ou artigos, onde basicamente os projetos são desenvolvidos e tem um storytelling, assim como os outros projetos, mas tem uma visão mais voltada para a parte do estudo da tecnologia ou de um problema específico.
Sentir essa necessidade de ter um portfólio em outra plataforma, além do GitHub, é normal e não é algo que precisa ser visto como algo ruim de nenhuma forma!
Uma das plataformas que ganhou muito reconhecimento em diversos tipos de projetos é o Notion, nele você pode criar diversas páginas para a sua organização pessoal, de estudos e também é uma das ferramentas que você pode utilizar para criar seu portfólio, como foi o meu caso.
Nos links abaixo, deixei para vocês tanto o meu portfólio no Notion quanto um dos meus vídeos no Youtube onde ensino a criar um modelo de portfólio como o meu:
Seguindo com as dicas de lugares para criar seu portfólio dadas pela Sthe, vamos conhecer em mais detalhes algumas plataformas e entender como elas podem favorecer a sua carreira em dados.
O Github é um dos melhores lugares para criar e hospedar seu portfólio, muito utilizado por profissionais de diversas áreas.
É uma plataforma de versionamento onde você pode organizar e compartilhar seus projetos, códigos e fornecer uma documentação para que outras pessoas possam entender o seu trabalho.
Como exemplo, temos o perfil no GitHub da Sthe:
Dicas para usar o Github:
O LinkedIn é uma plataforma destinada ao mundo profissional, onde você pode criar seu perfil, divulgar seus projetos e se conectar com outras pessoas.
No seu perfil, você pode destacar suas experiências e projetos.
Esse é o perfil do LinkedIn da Sthe:
Dicas para usar o LinkedIn:
Uma forma mais personalizada para apresentar seu portfólio é através do site pessoal. Essa opção permite uma maior flexibilidade para personalizar suas informações.
Você pode incluir diversas seções, como apresentação pessoal, experiências profissionais e projetos realizados. Plataformas como GitHub Pages, Sites Google.
Um exemplo de portfólio em site pessoal seria o da nossa instrutora Ana Duarte:
Dicas para usar um site pessoal:
Principalmente para quem está começando na carreira, dar o primeiro passo pode ser a etapa mais difícil.
Para te ajudar nessa etapa tão importante, vamos contar novamente com a ajuda da Sthe, onde ela vai nos contar como ela começaria seu portfólio de dados.
“A primeira coisa que eu faria é analisar portfólios da área de dados, entender como as pessoas têm publicado seus projetos e descrito eles, como posso começar realmente a construção do meu. Depois de ter como base alguns portfólios, projetos, eu escolheria qual a plataforma que eu vou usar (e nessa parte você não precisa ter medo de qual vai usar, e se não se adaptar muito com o GitHub você pode tentar outras formas como já falamos!) e pensar em quais projetos vou utilizar, dos que eu já fiz e até pensar em mais projetos que possam ficar interessantes”.
Feitas as escolhas técnicas, eu escolheria uma foto que conseguisse mostrar meu rosto, acho importante as pessoas verem quem é a pessoa por trás dos projetos, e também faria uma descrição sobre minha trajetória, afinal não só de código e tabelas que nós vivemos.
A partir daí, o portfólio já começou a tomar forma e eu iria entender qual a melhor disposição das informações, por isso pesquisar portfólios de outras pessoas pode ser importante para essa percepção.
No tópico a seguir, vamos conferir alguns portfólios muito interessantes para que você possa se inspirar para construir o seu.
Aqui estão exemplos de portfólios na área de dados para você se inspirar:
Além disso, você pode conferir o primeiro episódio da websérie “Portfólio Dev” da Alura, em que vamos aprender a criar um projeto de Data Science do zero para seu portfólio:
Quanto conteúdo legal, né? Em resumo, neste artigo, você pode:
Para que você possa enriquecer ainda mais o seu portfólio, confira algumas das nossas principais formações de dados e realize os seus projetos práticos:
Conteúdo:
Produção técnica: Rodrigo Dias
Produção didática: Tiago de Freitas
Designer gráfico: Alysson Manso
Apoio: Rômulo Henrique
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