Portafoglio Python per ruoli Data: 9 progetti con dataset

Aggiornato su November 08, 2025 5 minuti a leggere

Un portafoglio forte Python dimostra che sai trovare dati, pulirli, analizzarli o modellarli e spiegare cosa significano per il business.
Se vuoi colloqui per ruoli da Analista, Scientist o Engineer, crea progetti compatti che rendano le decisioni più facili.

Questa guida propone nove progetti con dataset reali, risultati chiari e una checklist per il tuo README.

Cosa cercano i responsabile delle assunzionir

I team scorrono per impatto e chiarezza e per la capacità di riprodurre i risultati.
Un singolo progetto curato con test, breve demo e setup semplice batte spesso un repo affollato.

Scrivi come un risolutore di problemi: parti dalla domanda, mostra il risultato e chiudi con una prossima azione.
Mantieni i visual leggibili e le conclusioni brevi.

1) Dashboard dei KPI esecutivi

Trasforma tabelle grezze in decisioni. Usa dati retail o analytics per tracciare revenue, ordini, conversione e AOV.
Riassumi cosa è cambiato e perché, poi proponi il prossimo passo.

Nel README definisci ogni metrica ed elenca le domande a cui hai risposto.
Aggiungi un paragrafo di insight azionabili per un manager oggi.

2) Analisi di coorte e funnel

Dimostra che capisci la retention. Crea coorti per mese di signup e visualizza i ritorni nel tempo.
Costruisci un funnel che evidenzi il drop-off e le possibili correzioni.

Usa SQL per le tabelle di coorte e un notebook per i grafici.
Chiudi con note su onboarding o marketing basate sul trend.

3) Test del prezzo o report A/B

Esegui o simula un esperimento e guida la decisione.
Controlla la dimensione campionaria, misura il lift e indica se l’effetto è significativo.

Concludi con un breve decisione promemoria.
Dichiara se distribuire la variante e quale rischio monitorare.

4) Previsione della domanda

Scegli vendite settimanali o dati energia e costruisci un forecast baseline.
Confronta un modello classico con un regressore ad alberi e mostra intervalli di previsione.

Includi un breakdown dell’errore per segmento e un piano per settimane a bassa fiducia.
Così un modello diventa uno strumento operativo.

5) Modello di churn con action plan

Allena un classificatore semplice su dati di churn e spiega le tue feature.
Mostra la performance per segmento e dove il modello fa fatica.

Scrivi una pagina su come usare gli score.
Suggerisci nudges per rischio medio e contatto personale per rischio alto.

6) Classificatore NLP per biglietto o revisione

Classifica biglietto di supporto, recensioni o titoli news.
Traccia precision e recall per classe e aggiungi una breve errore analisi.

Spiega come questo riduce il tempo di risposta o migliora il routing.
Piccoli guadagni qui fanno risparmiare ore reali.

7) ELT moderno con dbt

Carica un dataset pubblico in un magazzino e modellalo con dbt.
Aggiungi test per unicità e null, imposta la freshness delle sorgenti e pubblica la documentazione.

Mostra schema prima/dopo e come i modelli proteggono le pannello di controllo a valle.
L’affidabilità fa la differenza.

8) Pipeline orchestrate con Airflow

Trasforma un job giornaliero in una DAG schedulata con retry e avviso.
Aggiungi uno step di qualità dati che fallisca presto e spiega latenza e gestione dei fallimenti.

Includi una breve nota sui costi.
I trade-off mostrano proprietà.

9) Streaming verso il warehouse con Kafka

Simula clickstream o dati IoT e portali in streaming nel magazzino.
Traccia lag e throughput e spiega quando lo streaming batte il batch.

Chiudi con un paragrafo sulle decisioni che richiedono dati freschi.
Mantieni il sistema piccolo e la storia chiara.

Dataset che funzionano sempre

Transazioni retail pubbliche, viaggi bike-sharing, corse taxi, consumi energetici, ticket di supporto ed eventi app.
Se sintetizzi dati, documenta come rispecchiano un caso reale: la trasparenza crea fiducia.

Come impacchettare i progetti per ottenere colloqui

Crea un repo per progetto con un README story-first.
Apri con problema, approccio, risultato e passi per riprodurre; includi file ambiente e un piccolo sample dati.

Registra una demo da 60 secondi e linkala in alto.
Nella root GitHub aggiungi un indice mappato a progetti Analista, Scientist ed Engineer.

I recruiter possono arrivare subito a ciò che serve.
Metti in evidenza i risultati più concreti.

Un piano di 12 settimane che si adatta agli impegni

Settimane 1–2: Python e SQL, poi rilascia il primo progetto Analista.
Settimane 3–4: forecasting o churn con un chiaro read-out; 5–6: modelli dbt con test e doc.

Settimane 7–8: pipeline Airflow con controlli qualità.
Settimane 9–10: demo di streaming con semplice diagramma; 11–12: affina README e registra demo.

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Cosa mostrare su CV e LinkedIn

Guida i bullet con impatto.
Esempio: “Ridotto il refresh della dashboard da tre ore a trenta minuti con pipeline e caching.”

Elenca uno stack focalizzato: Python, pandas, scikit-learn, SQL, dbt, Airflow e il tuo BI tool.
Fissa i due progetti migliori e linka le demo; spiega come aiuti a decidere più veloce.

Errori comuni da evitare

Evita la dispersione di progetti: la profondità batte il volume.
Includi sempre contesto business e un prossimo passo; non affidarti a black-box.

Mostra come gli ingresso influenzano gli produzione e inserisci una piccola error analysis.
Tratta ogni progetto come un prodotto: README utile e demo chiara sono feature.

Impara più in fretta con progetti guidati

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Il prossimo responsabile delle assunzioni ricorderà un portafoglio pulito che risponde a domande reali.
Inizia oggi un progetto, racconta una storia chiara e continua.