Привет Хабр Меня зовут Алёна, я middle‑продуктовый аналитик. Мне нравится аналитика, поэтому в свободное время я стараюсь рассказываю о реальных задачах в своем tg‑канале и иногда пишу полезные статьи.
По своему опыту знаю, что презентация своих навыков и проектов на первых собеседованиях — не самое простое занятие, так как сложно понять, какой проект окажется полезным, а какой — тратой времени. Поэтому решила раскрыть тему поиска идей и примеров пет‑проектов для старта.
Пет‑проекты — это те проекты, которые аналитик выполняет бесплатно для пополнения своего резюме.
Рассмотрим три основных варианта, которые помогут вам пополнить портфолио качественными работами.
Проекты, построенные на открытых данных.
В интернете полно данных в открытом доступе, которые можно использовать для своих целей. Главное — выбрать данные, которые вам интересны, ведь процесс анализа становится гораздо проще, если тема вам близка.
Для портфолио новичка подойдет любой простой проект с обработкой данных, построением визуализации/ созданием дашбордов, подсчетом метрик или анализом результатов A/B‑тестов. Начинать лучше с небольших датасетов, так как работа с большими объемами данных требует продвинутых навыков оптимизации.
Примеры источников данных для аналитики:
Kaggle — огромный выбор датасетов и примеров готовых проектов. Здесь можно не только находить данные, но и учиться на чужих работах.
Pew Research Center — данные по социальным и демографическим вопросам, полезны для анализа трендов и поведения людей.
Google Dataset Search — поисковик по датасетам в открытом доступе.
Awesome Public Datasets — подборка данных от пользователей GitHub, удобна для поиска разнообразных данных.
Data.gov — официальный источник открытых данных от правительства США.
? Совет: Начните с небольшого проекта, например, анализируйте популярность определенной темы на основе данных Google Trends или оцените распределение профессий по регионам на основе государственных открытых данных.
Примеры проектов:
Анализ демографических данных (Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
Создание дашборда по уровню безработицы в регионах (Excel, Power BI, Tableau)
Анализ популярных фильмов и их рейтингов (SQL, Python, Jupyter Notebook)
Создание проекта на основе актуальных данных, скачанных по API.
Этот вариант подойдет для тех, кто минимально умеет в Python или хочет научиться доставать данные через API. Это отличный способ освоить навыки автоматизации сбора данных.
Отличие от данных в открытом доступе в том, что данные, полученные по API, постоянно обновляются. Поэтому ваш проект может стать настоящим мини‑исследованием, отражающим динамику в реальном времени.
Где искать API:
iTunes API — анализ приложений в разрезе стран, жанра, ОС и т. д.
VK API — запрос данных по своему аккаунту, сообществу, играм.
Twitter API — анализ твитов, трендов, сетевого взаимодействия.
Google Maps API — получение данных о местах, маршрутах, расстояниях.
OpenWeather API — сбор погодных данных для анализа сезонности.
? Совет: Начните с простого API, например, получите данные о погоде в вашем городе и постройте графики изменения температуры. Это поможет вам освоить процесс работы с API, а затем можно перейти к более сложным проектам.
Примеры проектов:
Анализ трендов в Twitter (Python, Tweepy, Pandas, Matplotlib)
Создание интерактивного дашборда по изменениям цен на недвижимость (Power BI, Tableau, SQL, Python)
Автоматизированный сбор данных о погоде с последующей визуализацией (Python, OpenWeather API, Seaborn)
Проект для реального заказчика.
Этот вариант я использовала в свое время сама.
Для такого проекта подойдет любая компания, которая готова предоставить вам свои данные для анализа. Можно самому придумать проект, а можно сориентироваться на пожелания «заказчика» (может, он давно хотел получить определенные метрики по своему бизнесу).
Как найти заказчика:
Предложить свои услуги в небольших компаниях, которые не могут позволить себе аналитика.
Найти проект в Telegram‑каналах и чатах по аналитике (например, «Аналитика и Data Science»).
Запросить данные в рамках учебного проекта (в университете или на курсах).
Поучаствовать в Data Science‑хакатоне — часто компании предоставляют реальные данные.
Запросить сотрудничество на биржах фриланса (fl.ru, freelance.ru, Upwork, Kwork).
Почему это ценно:
Можно реально повлиять на бизнес и получить ценный опыт.
При поиске первой работы наличие реального опыта — на вес золота.
Возможность обзавестись рекомендациями от заказчика.
Развитие навыков коммуникации и презентации результатов.
? Совет: Даже если вам не удалось найти заказчика, можно провести анализ данных крупной компании на основе общедоступных данных. Например, исследовать, как изменялись цены на авиабилеты или проанализировать клиентские отзывы из открытых источников.
Примеры проектов:
Анализ продаж интернет‑магазина с прогнозированием прибыли (Python, SQL, Tableau)
Разработка модели для определения наиболее эффективных маркетинговых каналов (Python, Scikit‑learn, Pandas)
Автоматизация отчетности и дашбордов для заказчика (Excel, Power BI, SQL, Python)
Какой бы путь вы ни выбрали, главное — оформлять проект в портфолио грамотно: добавить описание задачи, источник данных, ход анализа, инструменты, визуализации и выводы. Это поможет работодателям быстрее оценить ваш уровень и подход к аналитике.
? Дополнительные советы:
Выбирайте проект, который вам интересен — так будет легче довести его до конца.
Используйте Jupyter Notebook или Google Colab для оформления кода и визуализаций.
Делитесь проектами на GitHub, Kaggle или Medium, чтобы их могли увидеть потенциальные работодатели.
Развивайте навык сторителлинга — важно не только уметь анализировать, но и доступно объяснять результаты.
Заключение
Выбор проекта для портфолио — важный шаг, который поможет вам выделиться среди кандидатов и показать свои навыки. Главное — начать, выбрать интересную тему и постепенно усложнять свои проекты. Развивайте практические навыки, работайте с реальными данными, оформляйте свои работы качественно — и это обязательно принесет вам успех в карьере аналитика!
Спасибо, что дочитали это статью! Комментарии и критика — приветствуется:)
Если вы только недавно начали свой путь в профессии аналитика данных — то буду рада видеть вас в своем tg‑канале. В нем рассказываю:
о частых ошибках в профессии и как их избежать;
рекомендации по трудоустройству;
как получить профессию аналитика и сколько можно зарабатывать.
Подписывайтесь и читайте контент тут → Select * from аналитика