Где новичку в Data Science искать проекты для портфолио и спросить совета

Вероятность устроиться на работу с пустым портфолио близка к нулю. Поэтому начинающему дата-сайентисту лучше обратиться за помощью к комьюнити.

Альберто Блинчиков для Skillbox Media

Мария Даровская

Журналист, коммерческий автор и редактор. Пишет про IT, цифровой маркетинг и бизнес.
Сайт: darovska.com.

Андрей Чевозёров

об эксперте

Аналитик в Realweb.

Ссылки

Новичку лучше искать первые проекты в Open Data Science. Насколько я знаю, это самое крупное сообщество не только в РФ, но и в Европе. С ним связано 99% событий в российском Data Science. На сайте есть много полезных материалов и ссылок:

календарь мероприятий: конференции, митапы и образовательные фестивали;
календарь соревнований по Machine Learning;
открытые курсы;
обучающие треки;
сообщество в Slack, в котором уже больше 50 тысяч участников.

В каналы «_call_4_collaboration» и «ods_pet_projects» периодически приходят люди, которые ищут единомышленников для своих проектов.

Отдельно отмечу соревнования по Machine Learning на Kaggle. Это не open-source-проекты, но они идеально подходят для новичков, которые хотят прокачаться в машинном обучении. Data-сообщество поощряет победителей и активных участников денежными призами. Например, летом 2021 года участников конкурса награждали в трёх номинациях:

Open Source;
Open Science;
ML for social good.

Новичкам я рекомендую подключиться к Slack-сообществу Open Data Science. Там вы точно найдёте крутых практикующих специалистов по искусственному интеллекту. Для этого зарегистрируйтесь на сайте, напишите, почему хотите попасть в комьюнити, и после небольшой модерации вам пришлют доступы. Модераторы отсеивают ботов и совсем нерелевантных претендентов. А живых людей добавляют без проблем — например, все, кому я давал ссылку, уже общаются в Slack.