Importancia del Portafolio de Proyectos

Ya hemos visto la importancia de trabajar en algún área de la Inteligencia Artificial ahora la pregunta es ¿cómo encontrar un trabajo dentro de esa área? Obviamente, y lo principal, es tener conocimientos bases sobre esa área, ya con eso haz ganado bastante terreno. El siguiente paso es buscar la forma de mostrar a tus posibles empleadores esos conocimientos que tienes y es, precisamente, allí donde entra el desarrollo de un portafolio de proyectos de Machine Learning.

En ocasiones algunas personas pueden tener las habilidades requeridas para conseguir un trabajo, pero no un portafolio. Mientras que un currículo o una hoja de vida es importante, tener un portafolio de evidencia pública de tus habilidades en Machine Learning o cualquier área de la Inteligencia Artificial puede hacer maravillas para tus perspectivas de trabajo. Incluso si tienes alguna referencia, la capacidad de mostrar a los empleadores potenciales lo que puedes hacer en lugar de simplemente decirles que puedes hacer algo es importante.

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Para tener claro el concepto, para nuestro propósito un portafolio es una evidencia pública de tus habilidades de Machine Learning o del área específica de la Inteligencia Artificial que quieras mostrar.

La buena noticia, es que los portafolios están totalmente bajo nuestro control y si pones un poco de esfuerzo y trabajo puedes desarrollar un gran portafolio que impresione a las empresas.

En el portafolio se debe mostrar todas las habilidades de lo que eres capaz de desarrollar. Esto es lo primero que las empresas ven al momento de revisar un portafolio, por lo que es adecuado demostrar lo siguiente:

  • Capacidad de comunicar
  • Habilidad para colaborar con otros
  • Competencia técnica
  • Capacidad de razonar sobre los datos
  • Motivación y capacidad para tomar la iniciativa

Obviamente demostrar cada uno de estos puntos es un poco difícil en un solo proyecto, por lo que los portafolios siempre están compuestos de múltiples proyectos, en donde cada uno puedes demostrar 1 o 2 puntos de los anteriores.

Sabiendo todo esto, hay algunas pautas que debes considerar al momento de desarrollar tu portafolio de proyectos, acá solamente te voy a mencionar algunas de ellas, las más importantes, las cuales debes considerar:

Demostrar que sabes lo que estás haciendo

Así que la idea es mostrarle al reclutador que eres capaz de realizar los aspectos críticos de Machine Learning o cualquier área de la Inteligencia Artificial, es decir, importar un conjunto de datos, limpiar los datos, extraer información útil de los datos utilizando varias técnicas y, finalmente, visualizar los hallazgos y comunicarlos. Aparte de las habilidades técnicas, también se esperan algunas habilidades sociales. Por ejemplo, la capacidad de comunicarse y colaborar con otros, la capacidad de razonar y tomar la iniciativa cuando sea necesario. Si tu proyecto es realmente capaz de comunicar estas cosas, has conseguido el trabajo.

Mantente enfocado y sé específico

Puede que sepas mucho, pero en lugar de poner todas tus habilidades, proyectos y conocimientos en la cara del empleador, siempre es mejor concentrarse en hacer algo y hacerlo bien. Tal como lo haría en tu hoja de vida o currículo, manteniendo las cosas cortas, también puedes implementar esto mientras construyes tu portafolio. Siempre recuerda, el entrevistador está buscando habilidades específicas.

Investigar el mercado laboral

Encuentra 5-6 trabajos que te interesen y revisa sus descripciones a fondo. Entender qué tipo de habilidades está buscando el empleador. Por ejemplo, podrías ser clasificación, Machine Learning, modelado estadístico o regresión. Recoge las herramientas necesarias para el trabajo, por ejemplo, Python R, TensorFlow, o cualquier otra cosa que pueda hacer el trabajo. Si no sabes cómo usar una herramienta, puedes aprender a trabajarla a través de los proyectos. También identifica el tipo de datos en los que te gustaría estar trabajando, como texto o números. Ahora, una vez que tengas esta información a mano, comienza a construir tu proyecto alrededor de estas habilidades y herramientas.

Ser solucionador de problemas

Trabajar en proyectos que no son problemas reales que estas resolviendo, no destacará en tu portafolio. Cuanto más cerca estén tus proyectos del mundo real, más fácil será para el reclutador tomar la decisión de elegirte. Esto también mostrará tus habilidades analíticas y cómo ha aplicado la Inteligencia Artificial para resolver un problema predominante.

Cantidad de proyectos en el portafolio

Una buena manera de crear un portafolio es listar 3 buenos proyectos que son de naturaleza diversa.

Limpieza y discusión de datos

La limpieza de datos es una de las tareas más críticas. Al tomar un grupo de conjuntos de datos diversos, consolidarlos y darles sentido, le das al reclutador la confianza de que sabes cómo prepararlos para el análisis. Por ejemplo, puedes tomar datos de Twitter y limpiarlos para analizarlos. El proceso es bastante simple, primero se encuentra un conjunto de datos sucios, luego se detecta un ángulo interesante para abordar los datos, limpiarlos y realizar un análisis de los mismos, y finalmente se presentan los resultados.

Narración de datos

La narración de datos no solo muestra tu capacidad para obtener información a partir de datos en bruto, sino que también revela lo bien que eres capaz de transmitirla a los demás y persuadirlos. Por ejemplo, puedes utilizar los datos del sistema de buses de tu país y recolectar información para identificar las paradas que sufren más retrasos. Esto podría solucionarse cambiando la ruta. Asegúrate que el análisis sea descriptivo y de que el código y la lógica puedan ser seguidos.

Para hacer todo este procedimiento lo que se debe hacer es: primero se encuentra un buen conjunto de datos, luego se exploran los datos y se detectan las correlaciones en los mismos. Luego lo visualizas antes de empezar a escribir tu narrativa. Aborda los datos desde varios ángulos y coge el más interesante. Si es interesante para ti, lo más probable es que sea interesante para cualquier otra persona que lo esté revisando. Divide y explica cada paso en detalle, cada fragmente de código, como si se lo estuvieras describiendo a un amigo. La idea es enseñarle al revisor algo nuevo a medida que se realiza el análisis.

Proyectos de principio a fin

Si te gusta Machine Learning o la escritura de algoritmos, deberías realizar un proyecto de extremo a extremo. El proyecto debe ser capaz de recoger datos, procesarlos y, finalmente, aprender de ellos en cada paso del camino. Por ejemplo, puedes obtener datos de precios de combustibles para tu ciudad o tal vez datos del mercado de valores. Los datos deben ser dinámicos y actualizados regularmente. El truco para este es mantener el código simple para que sea fácil de configurar y ejecutar.

Primero necesitas identificar un buen tema. Seguidamente importa los datos y analízalos. A continuación, prepara la capacitación y los datos de prueba para hacer predicciones. Documenta tu código y otros hallazgos.

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Estos son solo algunas de las características que debes tener en tú portafolio de proyectos, ahora bien, también debes demostrar que tienes las habilidades y herramientas técnicas adecuadas para hacerlo, acá te explico algunas de ellas que debes mostrar en tu portafolio:

Lenguajes de programación

Hay un número de lenguajes clave en las áreas de la Inteligencia Artificial que son esenciales. Puede parecer obvio, pero es increíblemente importante asegurarte de estén en tu hoja de vida y que se muestren en tu portafolio.

Grandes herramientas de datos

Si están solicitando grandes roles de datos, es imprescindibles que demuestres tu experiencia con las tecnologías claves. No solo demuestra que tienes las habilidades, sino que también demuestra que eres consciente de las herramientas que se pueden utilizar para construir una solución de datos o un proyecto de gran envergadura.

Marcos de Machine Learning

Como Machine Learning es tan solicitado, puedes demostrar que has utilizado varios marcos de algoritmos. Recuerda, muchas organizaciones no sabrán tanto sobre Machine Learning como tu crees. De hecho, es posible que incluso te estén contratando con el fin de desarrollar esta capacidad.

Herramientas de visualización de datos

La visualización de datos es un componente crucial de cualquier proyecto de la Inteligencia Artificial. Si puedes visualizar y comunicar datos de manera efectiva, estás demostrando inmediatamente que eres capaz de colaborar con otros y hacer que tus conocimientos sean accesible y útiles para el negocio en general.

En resumen, un portafolio en línea es clave para cualquiera que trabaje en el mundo de la Inteligencia Artificial, porque es la mejor manera de mostrar a los empleadores evidencia de tu conjunto de habilidades, ya sea tu destreza con Python o tu habilidad para el modelado de datos.

Pero saber por donde empezar puede ser complicado, acá solo te mostré algunas de las herramientas que te pueden servir como guía en la elaboración de tu portafolio, si quieres profundizar más sobre el tema para obtener los mejores resultados al momento de buscar un empleo dentro del área de la Inteligencia Artificial, tengo a tu disposición un curso en donde explico mucha más información a la presentada acá. En este curso te explico que debe considerar al momento de crear tu portafolio, pero, sobre todo, lo que no debes colocar en él. También cuenta con un ejercicio práctico explicado paso a paso que te servirá como guía de cómo debes presentar los proyectos en tu portafolio.

Recuerda, que el mayor consejo que se puede dar al momento de crear un portafolio es seleccionar un proyecto práctico que pueda ser aplicado en la vida real. Además de ser relatable, el proyecto debe ilustrar un conjunto completo de habilidades técnicas. Por esta razón, adicional al curso de cómo crear un portafolio, también pongo a tu disposición un curso en donde se desarrollan 5 proyectos de Machine Learning con datos de la vida real, que pueden servirte cómo guía para tus proyectos del portafolio.

Por lo tanto, tienes bastante información adicional para que puedas iniciar tu portafolio de Proyectos y poder conseguir tu empleo ideal dentro de esta área.

Si te interesa este tema te recomiendo que te suscribas al blog y el canal para que no te pierdas de ningún video de esta serie, acá también podrás encontrar bastante información técnica gratis que te serán de bastante ayuda para tu aprendizaje.

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