Портфоліо Python для ролей у даних: 9 проєктів із наборами даних

Оновлено на November 05, 2025 4 хвилини читають

Сильне портфоліо Python доводить, що ви вмієте знаходити дані, їх очищати, аналізувати чи моделювати та пояснювати бізнес-сенс.

Якщо хочете інтерв’ю на ролі Аналітик, Науковець даних або Інженер даних, збирайте компактні проєкти, які полегшують рішення.

Цей гайд дає дев’ять проєктів із реальними наборами даних, чіткими результатами та чеклістом для опису проєкту.

Що шукають наймани

Команди швидко переглядають вплив, чіткість і відтворюваність.

Один відполірований проєкт із тестами, короткою демо й простою установкою часто кращий за переповнений репозиторій.

Пишіть як вирішувач проблем: почніть із питання, покажіть результат і закрийте наступною дією.

Тримайте візуалізації читабельними, а висновки короткими.

1) Панель керівних KPI

Перетворіть сирі таблиці на рішення. Використайте ритейл або аналітичні дані для відстеження виручки, замовлень, конверсії та середнього чека.

Підсумуйте, що змінилося і чому, та запропонуйте наступний крок.

В описі проєкту визначте кожну метрику і перелічіть запитання, на які відповіли. Додайте абзац із висновками, які менеджер застосує сьогодні.

2) Когортний та воронковий аналіз

Покажіть розуміння утримання. Побудуйте когорти за місяцем реєстрації й відобразьте повернення з часом.

Створіть воронку, що показує відтік і можливі виправлення.

Використайте мову SQL для когортних таблиць і ноутбук для графіків. Завершіть нотаткою про зміни в адаптації або маркетингу.

3) Цінотест або A/B-звіт

Запустіть або змоделюйте експеримент і пройдіться крізь рішення.

Перевірте розмір вибірки, виміряйте приріст і скажіть, чи ефект суттєвий.

Завершіть короткою службовою запискою з рішенням. Вкажіть, чи варіант слід розгортати і який ризик моніторити.

4) Прогнозування попиту

Виберіть щотижневі продажі чи енергоспоживання та побудуйте базовий прогноз.

Порівняйте класичну модель із деревоподібним регресором. Покажіть інтервали прогнозу та поясніть вибір запасів або штатів.

Додайте розкладку помилок за сегментами та план для тижнів із низькою впевненістю.

5) Модель відтоку клієнтів із планом дій

Навчіть простий класифікатор на даних відтоку й поясніть ознаки.

Покажіть якість за сегментами і де модель слабшає.

Опишіть використання балів. Запропонуйте легкі підштовхування для середнього ризику та персональні контакти для найвищого.

6) Класифікатор заявок або відгуків (обробка природної мови)

Класифікуйте звернення підтримки, відгуки або заголовки новин.

Почніть із чистої базової моделі та відстежуйте точність і повноту по класах. Додайте короткий аналіз помилок із прикладами.

Поясніть, як це знижує час відповіді або покращує маршрутизацію.

7) Сучасний ELT із dbt

Завантажте публічний датасет у сховище даних і змоделюйте його в dbt.

Додайте тести на унікальність і пропуски, налаштуйте свіжість джерел і опублікуйте документацію.

Покажіть схему «до/після» і як моделі захищають панелі нижче за течією.

8) Оркестровані конвеєри з Airflow

Перетворіть щоденне завдання на розкладений граф завдань із повторними спробами та сповіщеннями.

Додайте перевірку якості, що падає швидко. Поясніть затримку конвеєра та обробку збоїв.

Включіть коротку нотатку про вартість. Компроміси показують відповідальність.

9) Потокове передавання до сховища з Kafka

Зімітуйте потік кліків або IoT-дані та передавайте їх у сховище даних у потоці.

Відстежуйте затримку та пропускну здатність і поясніть, коли потокова краща за пакетну обробку.

Завершіть абзацом про рішення, яким потрібні свіжі дані. Тримайте систему малою й історію чіткою.

Датасети, що завжди працюють

Публічні ритейл-транзакції, прокати велосипедів, таксі, енергоспоживання, звернення підтримки та події в додатках перевірені джерела.

Якщо синтезуєте дані, задокументуйте, як вони віддзеркалюють реальний кейс. Прозорість будує довіру.

Як пакувати проєкти, щоб отримувати інтерв’ю

Створюйте один репозиторій на проєкт із описом, де історія на першому місці.

Почніть із проблеми, підходу, результату та кроків для відтворення. Додайте файли середовища й невеликий зразок даних.

Запишіть 60-секундну демонстрацію й додайте лінк зверху. У корені GitHub зробіть зміст портфоліо за ролями.

Рекрутери одразу потрапляють туди, що їм потрібно.

12-тижневий план під ваш графік

1–2 тижні: Python і SQL, потім перший аналітичний проєкт.

3–4 тижні: прогноз або відтік із чітким підсумковим звітом. 5–6 тижні: dbt-моделі з тестами та документацією.

7–8 тижні: конвеєр Airflow із перевірками якості. 9–10 тижні: потокова демо зі простою схемою. 11–12 тижні: шліфування описів, запис демонстрацій та пробні інтерв’ю.

Для наставництва перегляньте наш Буткемп з Data Science & AI.

Що показати в резюме та LinkedIn

Починайте маркери з впливу. Наприклад: «Скоротив оновлення панелі з 3 годин до 30 хв завдяки редизайну конвеєра та кешуванню».

Дайте сфокусований стек: Python, pandas, scikit-learn, SQL, dbt, Airflow і інструмент бізнес-аналітики.

Закріпіть 2 найкращі проєкти та лінки на демонстрації. Додайте три рядки про те, як ви допомагаєте швидше приймати рішення.

Типові помилки

Уникайте розпорошення проєктів. Глибина краща за обсяг.

Завжди додавайте бізнес-контекст і наступний крок. Не покладайтеся на «чорні скриньки».

Пояснюйте вплив входів на виходи й включайте короткий аналіз помилок.

Ставтеся до кожного проєкту як до продукту: корисний опис і чітка демонстрація — це функції, а не бонуси.

Вчіться швидше з менторством

Якщо потрібні фідбек, спільнота й відповідальність, наш буткемп пропонує менторські сесії, години прийому та огляди портфоліо, що конвертують в інтерв’ю.

Дослідіть Буткемп з Data Science & AI
Заплануйте розмову: Запис на консультацію

Вас запам’ятає менеджер, який побачить чисте портфоліо, що відповідає на реальні запитання. Почніть один проєкт сьогодні, розкажіть чітку історію й продовжуйте.