Plateformes d’hébergement de portefeuille de science des données
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Où héberger votre portefeuille de science des données
En tant que data scientist, avoir un portfolio de votre travail est essentiel pour mettre en valeur vos compétences et vos réalisations auprès d’employeurs et de clients potentiels. Les portfolios de science des données contiennent vos meilleurs projets et des informations sur votre formation, votre expérience et vos compétences. Il peut inclure divers matériaux, tels que du code, des données, des rapports, des présentations et des visualisations, démontrant votre expertise et vos capacités de résolution de problèmes.
Un portefeuille de science des données bien organisé et visuellement attrayant peut vous aider à vous démarquer sur un marché du travail concurrentiel et vous donner un avantage concurrentiel lorsque vous postulez à des postes en science des données ou à des projets indépendants. Il peut également vous aider à présenter vos capacités à des collaborateurs ou partenaires potentiels et servir de référence pour votre travail et vos réalisations.
Cet article explore les endroits où héberger votre portefeuille de science des données et discute des avantages et des inconvénients de chaque option.
Github est l’un des référentiels de code en ligne les plus populaires.
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1. GitHub
En un mot, GitHub est un site Web et un service cloud qui permettent aux développeurs d’accéder à des outils de gestion, de stockage et de suivi des modifications apportées à leurs référentiels de code. Comprendre le contrôle de version et Git, qui vous permettent de suivre les modifications apportées à vos projets au fil du temps et de rappeler ultérieurement des versions particulières, est essentiel pour comprendre ce qu’est GitHub.
La plate-forme permet aux utilisateurs de surveiller les problèmes, de bifurquer et d’échanger du code, et de publier ou de collaborer sur des projets open source. Créer un compte GitHub et héberger votre portefeuille à l’aide des pages GitHub est simple et gratuit.
Kaggle vous permet d’intégrer des fonctionnalités interactives dans votre portefeuille, telles que les blocs-notes Jupyter et les noyaux.
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2. Kaggle
Kaggle est une plate-forme populaire pour les compétitions de science des données et d’apprentissage automatique, ainsi qu’une plate-forme d’hébergement et de partage de projets de science des données. Avec Kaggle, vous pouvez créer un profil et présenter vos projets de science des données, ainsi que des informations sur votre formation, votre expérience et vos compétences. Vous pouvez également utiliser Kaggle pour participer à des défis et concours de science des données et partager votre travail avec la communauté Kaggle.
La communauté des sciences des données tient Kaggle en haute estime, et il est conçu exclusivement pour la science des données et l’apprentissage automatique. Vous pouvez incorporer des fonctionnalités interactives dans votre portefeuille, telles que des blocs-notes Jupyter et des noyaux, pour rendre votre code et votre analyse plus attrayants pour les téléspectateurs. De plus, vous pouvez rechercher des conseils et un soutien pour vos projets auprès de la communauté active des scientifiques des données et des passionnés d’apprentissage automatique.
Datacamp Workspace fournit plus de 20 ensembles de données préchargés.
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3. Espace de travail Datacamp
La fonction de collaboration de ce bloc-notes basé sur le cloud vous permet d’interagir avec votre équipe, d’analyser les données et de publier vos résultats. Pour assurer une communication et une publication de données rapides, vous pouvez développer du code et échanger des informations à partir de votre navigateur tout en restant connecté à votre équipe grâce à la technologie VoIP.
Datacamp Workspace fournit plus de 20 ensembles de données préchargés que vous pouvez analyser et inclure dans votre portfolio pour les novices qui ont besoin de se concentrer sur quelque chose. En plus de ces jeux de données, Datacamp propose des codes pré-écrits qui vous permettent de rapporter plus rapidement et de gagner du temps en évitant d’avoir à réécrire le code.
Dans Datacamp, des représentations visuelles telles que des graphiques à barres et à courbes pour les langages de programmation R et Python sont utilisées pour l’analyse des données. La certification ISO 27001:2017 des ordinateurs portables Datacamp pour la sécurité et la confidentialité est leur caractéristique la plus vitale.
LinkedIn est idéal pour se connecter avec d’autres scientifiques des données, des professionnels de l’industrie et des employeurs ou clients potentiels.
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4. LinkedIn
LinkedIn est une plate-forme de réseautage professionnelle et une bonne option pour héberger et présenter votre portefeuille de science des données. Avec LinkedIn, vous pouvez créer un profil et ajouter des informations sur votre formation, votre expérience, vos compétences et tout projet de science des données sur lequel vous avez travaillé. Vous pouvez également utiliser LinkedIn pour entrer en contact avec d’autres scientifiques des données, des professionnels de l’industrie et des employeurs ou clients potentiels.
LinkedIn est une plate-forme très respectée pour les professionnels et est largement utilisée par les scientifiques des données et d’autres professionnels de l’industrie. LinkedIn est principalement orienté vers le réseautage professionnel et la recherche d’emploi et constitue une bonne plateforme pour se connecter avec des employeurs ou des clients potentiels.
Avec Medium, vous êtes exposé à un public large et diversifié.
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5. Moyen
L’hébergement de votre portefeuille de science des données sur Medium est un excellent moyen de démontrer vos compétences et votre expérience à des employeurs ou clients potentiels. Medium est une plate-forme populaire pour le partage d’articles et d’autres contenus, et elle dispose d’un public intégré de lecteurs intéressés par une grande variété de sujets.
L’un des principaux avantages de l’hébergement de votre portefeuille de science des données sur Medium est la possibilité d’atteindre un public large et diversifié. Medium a une grande variété de lecteurs intéressés par de nombreux sujets différents, y compris la science des données et l’analyse. De plus, en partageant votre travail sur Medium, vous pouvez atteindre de nombreux employeurs ou clients potentiels susceptibles d’être intéressés par vos compétences et votre expérience.
Un autre avantage de l’hébergement de votre portefeuille de science des données sur Medium est de partager facilement votre travail avec d’autres. Medium vous permet de partager facilement vos articles et autres contenus sur les réseaux sociaux et autres plateformes, ce qui permet aux autres de trouver et de visualiser facilement votre portfolio. Vous pouvez également inclure des liens vers votre portfolio dans votre CV et d’autres candidatures, ce qui permet aux employeurs potentiels de visualiser facilement votre travail.
Un site Web personnel vous donne la liberté d’afficher votre travail comme vous le souhaitez.
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6. Site Web personnel
La création d’un site Web personnel est une autre option pour héberger et présenter votre portefeuille de science des données. Avec un site Web unique, vous avez un contrôle total sur la conception et le contenu de votre portfolio, et vous pouvez le personnaliser en fonction de vos besoins et de vos préférences. Par exemple, un site Web personnel peut être un bon choix si vous souhaitez présenter une grande variété de projets et de compétences ou si vous souhaitez créer un portfolio plus interactif et visuellement attrayant.
Le principal avantage de l’utilisation d’un site Web personnel pour votre portefeuille de science des données est le haut niveau de personnalisation et d’interactivité qu’il permet. Avec un site Web personnel, vous avez un contrôle total sur la conception et le contenu de votre portfolio, et vous pouvez ajouter des éléments interactifs, tels que des vidéos, des présentations et des articles, pour présenter votre travail de manière plus attrayante.
La création d’un site Web personnel nécessite des compétences techniques, telles que la conception et le développement Web, et peut ne pas convenir aux personnes ayant des compétences techniques limitées. Un site Web personnel nécessite également une maintenance et des mises à jour continues pour le maintenir à jour et pertinent, ce qui peut prendre du temps. Bien qu’un site Web personnel puisse être une bonne plateforme pour présenter votre travail, il peut ne pas être aussi connu ou respecté que d’autres plateformes, telles que GitHub ou Kaggle.
Conclusion
En conclusion, il existe plusieurs bonnes options pour héberger et présenter votre portefeuille de science des données. Chaque plate-forme a ses forces et ses faiblesses, en fonction de vos besoins et objectifs spécifiques.
La meilleure plate-forme pour héberger votre portefeuille de science des données dépendra en fin de compte de vos besoins et objectifs spécifiques. Choisissez la plateforme en fonction du type de projets que vous souhaitez présenter, du public que vous souhaitez atteindre et du niveau de personnalisation et d’interactivité dont vous avez besoin, et choisissez la plateforme qui répond le mieux à ces besoins.
Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.
© 2023 Hassan
