Portefeuille Python voor datarollen: 9 projecten met datasets

Bijgewerkt op November 05, 2025 4 Minuten lezen

Een sterk Python-portefeuille bewijst dat je gegevens kunt vinden, opschonen, analyseren of modelleren, en kunt uitleggen wat het betekent voor het bedrijf.
Wil je gesprekken voor Analist, Wetenschapper of Ingenieur? Bouw compacte projecten die beslissingen makkelijker maken.

Deze gids geeft je negen portefeuille-projecten met echte datasets, duidelijke uitkomsten en een checklist voor je README.

Waar letten managers inhuren op

Teams scannen op invloed en duidelijkheid, plus het vermogen om resultaten te reproduceren.
Eén gepolijst project met tests en een korte demo verslaat vaak een volle repo.

Schrijf als een probleemoplosser. Begin met de vraag, toon het resultaat en sluit af met een volgende stap.
Houd visuals leesbaar en conclusies kort.

1) Executive KPI-dashboard

Verander ruwe tabellen in beslissingen. Gebruik retail- of analyticsdata om omzet, orders, conversie en AOV te volgen.
Vat samen wat veranderde en waarom, stel daarna een volgende stap voor.

Zet in je README de definitie van elke metric en de vragen die je beantwoordde.
Voeg één alinea met inzichten toe waar een manager nu op kan handelen.

2) Cohort- en funnelanalyse

Toon dat je retentie begrijpt. Bouw cohorts per aanmeldmaand en visualiseer terugkeer in de tijd.
Maak een funnel die uitval laat zien en mogelijke fixes.

Gebruik SQL voor cohorttabellen en een notebook voor grafieken.
Eindig met een notitie over onboarding- of wijzigingen in marketing op basis van je trend.

3) Prijstest of A/B-read-out

Voer of simuleer een experiment en loop door de beslissing.
Check steekproefgrootte, meet lift en zeg of het effect betekenisvol is.

Sluit af met een korte beslismemo.
Zeg of de variant moet uitrollen en welk risico je monitort.

4) Vraagvoorspelling (Forecasting)

Kies wekelijkse sales of energiedata en bouw een baseline-forecast.
Vergelijk een klassiek model met een boom-regressor. Toon intervallen en leg voorraad- of roosterkeuzes uit.

Neem een foutenuitsplitsing per segment op en een plan voor weken met lage zekerheid.
Zo wordt een model een operationele tool.

5) Churn-model met actieplan

Train een eenvoudige classifier op churndata en leg je features uit.
Toon performance per segment en waar het model moeite heeft.

Schrijf één pagina over gebruik van de scores.
Stel passende nudges voor bij medium risico en persoonlijk contact bij hoogste risico.

6) NLP-classifier voor tickets of reviews

Classificeer supporttickets, reviews of nieuwskoppen.
Begin met een baseline en volg precisie en recall per klasse. Voeg korte foutenanalyse met voorbeelden toe.

Leg uit hoe dit responstijd verkort of routering verbetert.
Kleine winsten leveren echte uren op.

7) Moderne ELT met dbt

Laad een publieke dataset in een warehouse en modelleer met dbt.
Voeg tests toe voor uniciteit en nulls, stel source freshness in en publiceer documentatie.

Laat een voor- en na-schema zien en hoe je modellen downstream-dashboards beschermen.
Betrouwbaarheid valt op.

8) Georkestreerde pipelines met Airflow

Maak van een dagelijkse job een DAG met retries en alerts.
Voeg een data-kwaliteitsstap toe die snel faalt. Leg latency en foutafhandeling uit.

Neem een korte notitie over kosten op.
Trade-offs tonen eigenaarschap.

9) Streaming naar warehouse met Kafka

Simuleer clickstream of IoT-data en stream het naar je warehouse.
Volg lag en throughput, en leg uit wanneer streaming beter is dan batch.

Sluit af met één alinea over beslissingen die verse data nodig hebben.
Houd het systeem klein en het verhaal helder.

Datasets die altijd werken

Publieke retailtransacties, deelfietstochten, taxi-ritten, energieverbruik, supporttickets en app-events werken bewezen goed.
Als je synthetiseert, documenteer hoe het een echte case weerspiegelt. Transparantie bouwt vertrouwen.

Zo verpak je projecten die interviews opleveren

Maak één repo per project met een verhaal-eerst README.
Start met het probleem, je aanpak, het resultaat en de stappen om te reproduceren. Voeg environment-bestanden en een kleine datasample toe.

Neem een 60-seconden demo op en link die bovenaan.
Voeg in je GitHub-root een portefeuille-index toe met labels voor Analyst, Scientist en Engineer-projecten.

Recruiters kunnen direct vinden wat ze zoeken.

Een 12-wekenplan dat in je schema past

Week 1-2: focus op Python en SQL, ship je eerste analyst-project.
Week 3-4: voeg forecasting of churn toe met een duidelijke read-out. Week 5-6: dbt-modellen met tests en documentatie.

Week 7-8: bouw een Luchtstroom pijpleidingmet kwaliteitschecks.
Week 9-10: ship de streamen-demo met een eenvoudige diagram. Week 11-12: verfijn READMEs, neem demo’s op en oefen mockinterviews.

Voor een begeleid pad met mentorschap, ontdek onze Data Science & AI Bootcamp.

Wat je toont op je cv en LinkedIn

Begin bullets met impact.
Bijv.: “Verversingstijd dashboard teruggebracht van drie uur naar 30 minuten door pipeline-ontwerp en caching.”

Noem een gefocuste stack: Python, pandas, scikit-learn, SQL, dbt, Airflow en je BI-tool.
Pin je twee beste projecten en link demo-video’s. Voeg drie regels toe over hoe jij teams sneller laat beslissen met data.

Veelgemaakte fouten om te vermijden

Vermijd projectsprawl. Diepte verslaat volume.
Geef altijd context en een volgende stap. Vertrouw niet op black-box modellen.

Laat zien hoe ingangen uitgangen beïnvloeden en voeg een kleine foutenanalyse toe.
Behandel elk project als een product. Een goede README en een heldere demo zijn functies.

Sneller leren met begeleide projecten

Wil je feedback, community en accountability? Onze bootcamp biedt mentor-sessies, office hours en portefeuille-reviews die naar sollicitatiegesprekken leiden.

Bekijk de Data Science & AI Bootcamp.
Plan een gesprek: Plan een aanmelding

Je volgende hiring manager onthoudt een schoon portefeuille dat echte vragen beantwoordt.
Begin vandaag met één project, vertel een helder verhaal en ga door.