Điều quan trọng nhất trong vòng phỏng vấn là bạn phải thể hiện năng lực bản thân sau khi trau dồi kỹ năng về dữ liệu. Chính vì vậy, ngay từ khi mới bắt đầu, bạn nên tạo hồ sơ trên GitHub và Kaggle. Bằng cách xây dựng portfolio, điều này sẽ giúp bạn dễ dàng thu hút nhà tuyển dụng và giúp bạn dễ dàng đạt được công việc mơ ước. 

Trong bài viết dưới đây, cùng MCI tìm hiểu những nền tảng giúp bạn tạo dựng portfolio chuẩn chỉnh cho Data Analyst.  

7 nền tảng xây dựng portfolio cho Data Analyst.  

1. GitHub

Tạo danh mục đầu tư trên GitHub cũng quan trọng như viết sơ yếu lý lịch. Nhà tuyển dụng thường sẽ yêu cầu liên kết hồ sơ của bạn để họ chuẩn bị các câu hỏi phỏng vấn bằng cách xem xét các dự án gần đây. 

Bạn có thể tạo một tập tên README.md và thêm thông tin giới thiệu, sở thích và mục tiêu của bạn trong tệp này. Bạn cũng nên liên kết các hồ sơ khác của mình và những thành tựu gần đây vào portfolio. Đa số các nhà tuyển dụng hiện nay thường sẽ nghiên cứu ứng viên thông qua GitHub.  

2. Kaggle

Kaggle là siêu nền tảng dành cho các nhà khoa học dữ liệu và machine learning engineers. Nó cũng được sử dụng bởi hàng triệu sinh viên đang tìm kiếm bộ dữ liệu và tạo project.   

Cũng giống như GitHub, bạn có thể thêm thông tin về thành tích và tiểu sử của mình vào phần giới thiệu. Bên cạnh đó, nhà tuyển dụng cũng có thể dễ dàng  xem notebooks, datasets, cuộc thi và thảo luận mà bạn tham gia được chia sẻ công khai.  

3. LinkedIn

LinkedIn là một trang mạng xã hội chuyên nghiệp mà bạn nên sử dụng để tạo portfolio. Đây còn là một nền tảng tuyệt vời để tìm việc làm, kết nối với nhau và xây dựng thương hiệu. Bất kể trình độ chuyên môn của bạn là gì, việc duy trì hồ sơ LinkedIn là cơ hội tốt nhất để tìm được công việc mơ ước. Bạn cũng có thể tìm hiểu một số hồ sơ của các DS, dự án nguồn mở và những người khác để xây dựng profile chuyên nghiệp. 

Hãy đảm bảo rằng bạn đã thêm kinh nghiệm chuyên môn, thành tích, chứng chỉ và tiểu sử. Thiết kế hồ sơ của bạn sao cho dễ dàng tiếp cận bạn qua email hoặc tin nhắn trực tiếp. Chia sẻ bài đăng mà bạn quan tâm và nói về xu hướng mới để tăng lượng người theo dõi.  

4. Medium

Hãy để công việc của bạn nói cho nhà tuyển dụng biết bạn là ai. 

Ở nền tảng này, hãy viết blog về những điều bạn đã học được hoặc những dự án bạn đã làm. Điều này không chỉ tạo portfolio chuyên nghiệp mà còn giúp xây dựng thương hiệu bản thân của bạn.  

Chính vì vậy, hãy bắt tay vào việc viết blog kỹ thuật về một chủ đề, dự án hoặc công cụ. Nó sẽ giúp cải thiện kỹ năng giao tiếp và kỹ thuật của bạn. Nếu bạn là người mới và có ít người theo dõi, bạn có thể tăng phạm vi tiếp cận bằng cách gửi blog của mình tới Towards Data Science and Towards AI.

5. DagsHub

Dags Hub là một nền tảng có nhiều tính năng cho phép bạn chia sẻ dự án của mình với cộng đồng. Dự án không chỉ là một kho lưu trữ GitHub. Nó đi kèm với bộ lưu trữ DVC, theo dõi thử nghiệm Git và MLflow, tích hợp Label Studio, đường dẫn dữ liệu, tự động hóa và báo cáo. 

Cũng giống như GitHub, bạn có thể giới thiệu các dự án, bộ dữ liệu và project của mình tại đây. Bạn cần thêm các liên kết tiểu sử vào hồ sơ của mình để nhà tuyển dụng dễ dàng liên hệ với bạn. 

6. Deepnote

Một nền tảng nhiều tính năng khác mà bạn có thể sử dụng làm công cụ xây dựng portfolio chính là Deepnote. Deepnote cho phép bạn xuất bản Jupyter notebook trên đám mây trên trang hồ sơ. Deepnote hoạt động tương tự như viết blog, nhưng các trang được xuất bản đi kèm với mã và outputs. Một Data Scientist từng chia sẻ rằng anh ấy sử dụng Deepnote để thử nghiệm sản phẩm, viết hướng dẫn, chạy thử nghiệm API, kết nối cơ sở dữ liệu và thậm chí sử dụng nó cho các tác vụ phi kỹ thuật. 

7. DataCamp

DataCamp là một nền tảng khá phổ biến hiện nay với các khóa học về dữ liệu. Hồ sơ của DataCamp là một phần của hệ sinh thái giáo dục. Bạn có thể học các kỹ năng, hoàn thành các lộ trình nghề nghiệp, thực hiện các bài kiểm tra đánh giá và được chứng nhận. Và dĩ nhiên tất cả những điều này đều được hiển thị trên hồ sơ của bạn.

DataCamp cũng đã phát triển thêm nền tảng giới thiệu việc làm, nơi bạn có thể nộp CV trực tiếp bằng hồ sơ của mình. Hiện nay, DataCamp không ngừng phát triển nền tảng học tập của mình để giúp mọi người trên khắp thế giới dễ dàng tìm kiếm được việc làm. Bên cạnh đó, nền tảng Datacamp đã tích hợp đầy đủ bộ dữ liệu miễn phí, cloud Jupyter Notebook và tài nguyên học tập giúp bạn dễ dàng học tập và trở thành Data Analyst.