Python Portfolio für Data-Rollen: 9 Projekte mit Datensätzen
Aktualisiert am November 08, 2025 Lesedauer: 4 Minuten
Aktualisiert am November 08, 2025 Lesedauer: 4 Minuten
Drei bis fünf polierte Projekte reichen aus, wenn jedes ein klares Problem, sauberen Code und ein entscheidungsreifes Ergebnis zeigt. Tiefe ist wichtiger als Masse.
Nutze ein Repo pro Projekt und einen kurzen Portfolio-Index im Root. So bleiben Issues, Tests und READMEs übersichtlich und leicht prüfbar.
Verwende öffentliche Datensätze oder synthetische Daten. Dokumentiere, wie du sie erstellt hast und warum sie ein reales Szenario nachbilden. Transparenz schafft Vertrauen.