Гайд по портфолио
Как собрать портфолио, которое поможет получить работу даже без коммерческого опыта
Зачем нужно портфолио
Портфолио - это доказательство твоих навыков. Резюме говорит "я умею", а портфолио показывает "вот что я сделал". Для Junior-позиции качественное портфолио может компенсировать отсутствие опыта.
Сколько проектов нужно
Оптимально 3-5 качественных проектов. Лучше 3 глубоких проекта, чем 10 поверхностных. Каждый проект должен демонстрировать разные навыки.
Какие проекты делать
1. Разведочный анализ данных (EDA)
Демонстрирует: SQL, Python/Pandas, визуализация, аналитическое мышление
Возьми интересный датасет и проведи полноценный анализ: очистка данных, поиск закономерностей, визуализация инсайтов, выводы и рекомендации.
Идеи: анализ продаж, данные о недвижимости, статистика спорта, данные о фильмах/музыке
2. Дашборд в Tableau/Power BI
Демонстрирует: визуализация, бизнес-мышление, работа с BI-инструментами
Создай интерактивный дашборд для мониторинга ключевых метрик. Важно показать понимание того, какие метрики важны для бизнеса.
Идеи: дашборд e-commerce метрик, HR-аналитика, маркетинговый дашборд
3. A/B тест или статистический анализ
Демонстрирует: статистика, понимание экспериментов, Python
Проанализируй результаты A/B теста: проверь статистическую значимость, рассчитай размер эффекта, сделай выводы.
Идеи: тесты на датасетах Kaggle, симуляция A/B теста на синтетических данных
4. Когортный анализ или Retention
Демонстрирует: продуктовая аналитика, SQL, понимание метрик
Построй когортный анализ и рассчитай retention. Это одна из самых частых задач продуктового аналитика.
Идеи: датасеты мобильных приложений, e-commerce транзакции
5. Автоматизация / ETL
Демонстрирует: Python, автоматизация, работа с API
Напиши скрипт, который собирает данные из API, обрабатывает и сохраняет. Покажи, что умеешь автоматизировать рутину.
Идеи: парсинг данных, интеграция с Google Sheets, автоматические отчёты
Структура проекта
Каждый проект должен иметь понятную структуру:
├── 📄 README.md # Описание проекта
├── 📊 data/ # Данные (или ссылка на них)
├── 📓 notebooks/ # Jupyter notebooks
├── 📈 visualizations/ # Графики и дашборды
└── 📋 reports/ # Финальные отчёты
Что должно быть в README
- Цель проекта - какую бизнес-задачу решаем
- Данные - откуда взяты, что содержат
- Методология - как анализировал, какие инструменты использовал
- Ключевые находки - главные инсайты с визуализациями
- Выводы и рекомендации - что делать с этими данными
Важно: Пиши README так, будто его будет читать нетехнический менеджер. Начинай с бизнес-контекста, а не с технических деталей.
Где размещать портфолио
- GitHub - основная площадка, обязательно
- Tableau Public - для дашбордов
- Kaggle - для ноутбуков и участия в соревнованиях
- Notion/личный сайт - для красивой презентации
Где брать данные
- Kaggle - тысячи датасетов на любые темы
- Google Dataset Search - поисковик по датасетам
- data.gov - открытые государственные данные
- Statista, Our World in Data - статистика и исследования
- API - Twitter, Spotify, погодные сервисы и др.
Частые ошибки
- ❌ Проекты без README или с плохим описанием
- ❌ Только код без выводов и бизнес-контекста
- ❌ Копирование чужих проектов без изменений
- ❌ Слишком простые проекты (только загрузка данных)
- ❌ Нечитаемый код без комментариев
Нужна помощь с портфолио?
Ментор поможет выбрать проекты, проверит код и даст фидбек
Узнать про менторство →