Portfolio en GitHub y Carrera en Data Science

Felicitaciones por llegar hasta aqui. Ahora tenes las habilidades tecnicas fundamentales de data science. Pero las habilidades sin visibilidad no te consiguen trabajo. En esta leccion vas a aprender a construir un portfolio que demuestre tus capacidades y como posicionarte en el mercado laboral.

Paso 1: Cuenta de GitHub

Si no tenes cuenta, registrate en github.com. Tu perfil de GitHub es tu CV tecnico.

Paso 2: Crear un repositorio para cada proyecto

# En la terminal
git init mi-proyecto-data-science
cd mi-proyecto-data-science

# Estructura recomendada
mkdir data notebooks reports src
touch README.md requirements.txt .gitignore

Estructura de un proyecto de data science

mi-proyecto/
  README.md              # Descripcion del proyecto
  requirements.txt       # Dependencias
  data/
    raw/                 # Datos crudos (no modificar)
    processed/           # Datos procesados
  notebooks/
    01_exploracion.ipynb
    02_limpieza.ipynb
    03_analisis.ipynb
    04_visualizacion.ipynb
  src/
    utils.py             # Funciones reutilizables
    config.py            # Configuracion
  reports/
    reporte_final.html
    graficos/
  .gitignore

README.md profesional

# Analisis de [Tema del Proyecto]

## Resumen
[1-2 parrafos explicando que hiciste y que encontraste]

## Datos
- **Fuente**: [De donde vienen los datos]
- **Periodo**: [Rango temporal]
- **Tamano**: [Filas x Columnas]

## Herramientas
- Python 3.11
- Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
- SciPy, Scikit-learn

## Hallazgos Principales
1. [Hallazgo 1 con numero]
2. [Hallazgo 2 con numero]
3. [Hallazgo 3 con numero]

## Visualizaciones
[Incluir 2-3 imagenes de tus mejores graficos]

## Como Ejecutar
```bash
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook notebooks/01_exploracion.ipynb

Autor

[Tu nombre] - [LinkedIn] - [Email]

### .gitignore para data science

Datos grandes

data/raw/.csv
data/raw/.xlsx
*.parquet

Jupyter checkpoints

.ipynb_checkpoints/

Python

pycache/
*.pyc
.env

OS

.DS_Store
Thumbs.db

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## Los 5 Proyectos que Necesitas

Para un portfolio solido de data science, necesitas al menos estos tipos de proyectos:

### 1. Analisis Exploratorio (EDA)
- Dataset publico, analisis completo, graficos profesionales
- Ejemplo: "Analisis de desigualdad salarial en LATAM"

### 2. Limpieza y transformacion de datos
- Dataset sucio convertido en algo util
- Ejemplo: "Limpieza y estandarizacion de datos de salud publica"

### 3. Visualizacion / Dashboard
- Graficos interactivos con Plotly o Streamlit
- Ejemplo: "Dashboard interactivo de indicadores economicos de Argentina"

### 4. Analisis estadistico
- Tests de hipotesis, A/B testing, regresion
- Ejemplo: "A/B Test de conversion en e-commerce"

### 5. Proyecto integrador
- Combina todo: obtencion de datos, limpieza, analisis, visualizacion, reporte
- Ejemplo: "Prediccion de rotacion de empleados con ML"

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## El Mercado Laboral de Data Science en 2026

### Roles y salarios tipicos en LATAM

| Rol | Experiencia | Salario USD/mes (remoto) |
|-----|-------------|-------------------------|
| **Analista de Datos Jr** | 0-2 anios | $1,000 - $2,000 |
| **Analista de Datos Sr** | 2-5 anios | $2,000 - $4,000 |
| **Data Scientist Jr** | 1-3 anios | $2,000 - $3,500 |
| **Data Scientist Sr** | 3-7 anios | $3,500 - $6,000 |
| **Data Engineer** | 2-5 anios | $3,000 - $5,500 |
| **ML Engineer** | 3-7 anios | $4,000 - $8,000 |

### Habilidades mas demandadas

Fundamentales (lo que aprendiste en este curso):
Python, Pandas, NumPy, SQL, Visualizacion, Estadistica

Siguiente nivel:
Machine Learning (Scikit-learn)
SQL avanzado (PostgreSQL, BigQuery)
Cloud (AWS/GCP/Azure)
Git/GitHub
Comunicacion de resultados

Avanzado:
Deep Learning (TensorFlow/PyTorch)
MLOps (Docker, CI/CD)
Spark (datos masivos)
A/B Testing avanzado

### Donde buscar trabajo

- **LinkedIn**: Optimiza tu perfil con keywords de data science
- **Kaggle**: Competencias que demuestran habilidad practica
- **Freelance**: Upwork, Toptal, Fiverr para ganar experiencia
- **Comunidades**: meetups de data science, Discord, Slack groups

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## Plan de Accion Post-Curso

Semana 1-2: Completar proyecto integrador

• Elegir dataset real que te apasione
• Aplicar todo lo aprendido
• Publicar en GitHub con README profesional

Semana 3-4: Fortalecer portfolio

• Completar los 5 tipos de proyectos
• Crear perfil de GitHub profesional
• Optimizar LinkedIn

Semana 5-8: SQL + Machine Learning basico

• Tomar un curso de SQL
• Aprender Scikit-learn (clasificacion, regresion)
• Agregar proyecto de ML al portfolio

Semana 9-12: Aplicar y networking

• Aplicar a 5 posiciones por semana
• Participar en una competencia de Kaggle
• Conectar con data scientists en LinkedIn

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## Video Recomendado

[Como Conseguir tu Primer Trabajo en Data Science](https://www.youtube.com/watch?v=xBFzR3gdXjc)

[Portfolio de Data Science que SI Consigue Trabajo](https://www.youtube.com/watch?v=Kc1dLttSJ7I)

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## Ejercicio Final del Curso

Crea un repositorio en GitHub con tu proyecto final:

1. Elige un tema que te apasione (deportes, economia, salud, musica, etc.)
2. Obtene datos reales de al menos 2 fuentes
3. Hace un EDA completo siguiendo el framework de 7 pasos
4. Aplica al menos 2 tests estadisticos
5. Crea visualizaciones profesionales (estaticas + interactivas)
6. Escribe un reporte ejecutivo con hallazgos y recomendaciones
7. Publica en GitHub con README profesional
8. Comparte el link en LinkedIn

Este proyecto es tu carta de presentacion. Dedicale tiempo y hacelo con orgullo.

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## Resumen del Curso Completo

En este curso aprendiste:

- **Modulo 1**: Python, NumPy y el ecosistema de data science
- **Modulo 2**: Pandas para manipulacion de datos tabulares
- **Modulo 3**: Estadistica descriptiva, distribuciones, correlacion, tests de hipotesis
- **Modulo 4**: Visualizacion con Matplotlib, Seaborn y Plotly
- **Modulo 5**: Proyecto completo: obtener datos, limpiar, analizar, comunicar

Tenes las herramientas. Ahora la practica constante es lo que te va a diferenciar.

Exitos en tu carrera en data science.