Portfolio Pythona dla ról danych: 9 projektów z zestawami danych

Zaktualizowano na November 05, 2025 4 Przeczytaj minuty

Silne portfolio Python pokazuje, że potrafisz znaleźć dane, je wyczyścić, przeanalizować lub zmodelować oraz wyjaśnić, co znaczą dla biznesu.
Jeśli chcesz zaproszeń na rozmowy na role Analityk/Naukowiec danych/Inżynier danych, buduj zwięzłe projekty, które ułatwiają decyzje.

Ten przewodnik daje dziewięć projektów do portfolio z prawdziwymi zbiorami danych, jasnymi wynikami i checklistą do pliku README.

Czego szukają menedżerowie rekrutacji

Zespoły skanują pod kątem wpływu, klarowności i możliwości odtworzenia.
Jeden dopracowany projekt z testami, krótką prezentacją i prostą instalacją często wygrywa z przeładowanym repozytorium.

Pisz jak rozwiązywacz problemów: zacznij od pytania, pokaż wynik i zakończ kolejną akcją.
Trzymaj wizualizacje czytelne, a wnioski zwięzłe.

1) Wskaźniki KPI dla zarządu

Zamień surowe tabele w decyzje. Użyj danych ze sprzedaży detalicznej lub analityki, aby śledzić przychód, zamówienia, konwersję i średnią wartość zamówienia (AOV).
Podsumuj, co się zmieniło i dlaczego, a potem zaproponuj kolejny krok.

W README zdefiniuj każdą metrykę i wypisz pytania, na które odpowiedziałeś.
Dodaj jeden akapit z wnioskami, które menedżer może wdrożyć dziś.

2) Analiza kohort i lejka

Pokaż, że rozumiesz retencję. Zbuduj kohorty wg miesiąca rejestracji i narysuj powroty w czasie.
Stwórz lejek ujawniający odpływ i możliwe usprawnienia.

Użyj SQL do tabel kohort i notatnika (np. Jupyter) do wykresów.
Zakończ notatką o zmianach w onboardingu lub w działaniach marketingowych.

3) Test cenowy lub analiza A/B

Przeprowadź lub zasymuluj eksperyment i przejdź przez decyzję.
Sprawdź wielkość próby, policz przyrost (lift) i powiedz, czy efekt jest istotny.

Zakończ krótką notatką decyzyjną.
Powiedz, czy wariant wdrożyć, i jakie ryzyko monitorować.

4) Prognozowanie popytu

Wybierz tygodniową sprzedaż lub energię i zbuduj bazową prognozę.
Porównaj klasyczny model z modelem opartym na drzewach. Pokaż przedziały predykcji i wyjaśnij decyzje dot. zapasów lub obsady.

Dodaj rozkład błędu po segmentach oraz plan na tygodnie o niskiej pewności.
To zmienia model w narzędzie operacyjne.

5) Model odejść klientów (churn) z planem działań

Wytrenuj prosty klasyfikator na danych churn i wyjaśnij cechy.
Pokaż wyniki według segmentów i gdzie model ma trudności.

Napisz stronę o użyciu wyników modelu.
Zaproponuj „miękkie zachęty” dla średniego ryzyka i osobisty kontakt dla najwyższego.

6) Klasyfikator zgłoszeń lub opinii (NLP)

Klasyfikuj zgłoszenia wsparcia, recenzje lub nagłówki wiadomości.
Zacznij od czystej bazy i śledź precyzję oraz czułość per klasa. Dodaj krótką analizę błędów z przykładami.

Wyjaśnij, jak to skraca czas odpowiedzi lub poprawia kierowanie zgłoszeń.
Małe zyski tutaj oszczędzają realne godziny.

7) Nowoczesny ELT z dbt

Załaduj publiczny zbiór do hurtowni danych i zamodeluj go w dbt.
Dodaj testy unikalności i braków (null), ustaw świeżość źródeł i opublikuj dokumentację.

Pokaż schemat przed/po i jak modele chronią zależne pulpity raportowe.
Niezawodność robi wrażenie.

8) Orkiestracja z Airflow

Zamień dzienną pracę w DAG z ponownymi próbami i alertami.
Dodaj krok jakości danych, który szybko zgłasza błąd. Wyjaśnij opóźnienie i obsługę awarii.

Dołącz krótką notę o kosztach.
Kompromisy pokazują odpowiedzialność.

9) Strumieniowanie do hurtowni z Kafka

Zasymuluj ścieżkę kliknięć lub IoT (Internet Rzeczy) i kieruj strumień do hurtowni.
Śledź opóźnienie i przepustowość; wyjaśnij, kiedy przetwarzanie strumieniowe bije wsadowe.

Zamknij akapitem o decyzjach wymagających świeżych danych.
Utrzymaj system mały i historię klarowną.

Zbiory danych, które zawsze działają

Publiczne transakcje detaliczne, przejazdy bike-sharing, taksówki, zużycie energii, zgłoszenia wsparcia i zdarzenia aplikacji to sprawdzone źródła.
Jeśli syntetyzujesz dane, opisz, jak odwzorowują realny przypadek to buduje zaufanie.

Jak pakować projekty, by zdobywały rozmowy

Twórz jedno repozytorium na projekt z README opartym na historii.
Zacznij od problemu, podejścia, wyniku i kroków odtworzenia. Dołącz pliki środowiska i małą próbkę danych.

Nagraj 60-sekundową prezentację i podlinkuj ją na górze.
W katalogu głównym GitHuba dodaj indeks portfolio mapujący projekty Analityk/Naukowiec/Inżynier.

Rekruter może przejść prosto do tego, czego szuka.

Plan 12-tygodniowy dopasowany do grafiku

Tygodnie 1–2 to Python i SQL, potem wysyłasz pierwszy projekt analityczny.
Tygodnie 3–4 dodają prognozowanie lub churn z jasnym odczytem. Tygodnie 5–6 to modele dbt z testami i dokumentacją.

Tygodnie 7–8 dodają Airflow z kontrolami jakości.
Tygodnie 9–10 publikują demo strumieniowania z prostym diagramem. Tygodnie 11–12 dopracowują README, nagrania i próbne rozmowy.

Dla ścieżki z mentorstwem zobacz**Data Science & AI Bootcamp**.

Co pokazać w CV i na LinkedIn

Prowadź punktory od wpływu. Skróciłem czas odświeżania pulpitu z trzech godzin do 30 minut dzięki przeprojektowaniu potoku i buforowaniu.”

Wypisz skoncentrowany stack: Python, pandas, scikit-learn, SQL, dbt, Airflow oraz Twoje narzędzie BI.
Przypnij dwa najlepsze projekty i linki do wideo. Dodaj trzy linie o tym, jak pomagasz szybciej decydować.

Częste błędy do uniknięcia

Unikaj rozrostu projektów — głębia wygrywa z ilością.
Zawsze dodaj kontekst biznesowy i następny krok. Nie opieraj się na „czarnych skrzynkach”.

Pokaż, jak wejścia wpływają na wyjścia, i dołącz małą analizę błędów.
Traktuj każdy projekt jak produkt. Pomocne README i jasna prezentacja to funkcje, nie dodatki.

Ucz się szybciej z projektami prowadzonymi

Jeśli chcesz informacji zwrotnej i społeczności, nasz bootcamp daje sesje mentorskie, dyżury i przeglądy portfolio, które przekładają się na rozmowy.

Poznaj Data Science & AI Bootcamp
Umów rozmowę, by zaplanować ścieżkę: Zaplanuj aplikację

Twój kolejny menedżer zapamięta czyste portfolio, które odpowiada na realne pytania.
Zacznij jeden projekt dzisiaj, opowiedz klarowną historię i idź dalej.