🐶 Твой будущий пет-проект поэтапно, ч. 1: откуда взять идею и данные
У Andrey Karpathy есть такой твит:
, в котором ясно сказано, что, чтобы по-настоящему «зашарить в теме», нужно взять проект и усердно работать над ним
Вообще, про Pet-проекты и их важность в резюме мы уже писали один обзорный пост, но хотим напомнить ещё: в этот раз подробно разберем каждый этап создания пет-проекта, чтобы у вас больше не осталось причин не делать его: сегодня обсудим идею проекта и откуда можно взять данные для него
# Идея
– Если идей нет, то участвуйте во всяких хакатонах (можно посмотреть актуальные на сайте хакатоны.рус или ods.ai) и kaggle-чемпионатах
– Не думайте, берите и делайте! У ODS 25 июля стартует хакатон, в котором команды вайбкодят пет-проекты – найти себе единомышленников можно в их чате @ods_pet_projects, зарегистрироваться можно в форме до 24 июля, а посмотреть проекты прошлых лет можно тут
– Очень важно, чтобы идея резонировала с вами. Вместо того, чтобы брать скучную идею, лучше подольше подумать над ней
– Чтобы найти такую идею, можно обратиться к ChatGPT/Perplexity, рассказать им свои интересы и увлечения, и с какой-то вероятностью вы получите что-то действительно годное
– Копировать чужую идею – норм. Если вам что-то интересно, но это уже существует, ничего страшного, как минимум вы разберетесь в том, как это работает подробнее, как максимум – сделаете лучше
# Данные
Можно чуть заморочиться и тянуть данные через api (например, у HeadHunter), но мы собрали супер-подборку, откуда можно напрямую скачать годные данные в удобном формате:
– Kaggle Datasets: датасеты на любой вкус, многие из которых уже стали классикой ML-жанра
– Google Dataset: поможет найти необходимый датасет и подскажет, где и в каком формате можно скачать
– Исследования 2ГИС: содержит стату по сферам экономики в городах России, удобно экспортируется в Excel
– Google Trends: отличный вариант, если хочется поисследовать популярность чего-либо. Можно выгрузить динамику популярности, популярность по субрегионам, "еще по теме" и похожие запросы в формате csv.
– Датасет с отзывами на Яндекс картах: хороший вариант потренироваться в NLP
– BI Portal Росстата: собранная статистика по РФ и агрегированные датасетов, которые можно экспортировать в Excel или CSV
А еще нашли для вас годную репу на гитхабе со сборником PET-проектов по DS. Советуем сначала посмотреть идеи, оформления и лучшие практики там, перед тем как начать делать свой проект. Насмотренность порождает качество!
Ставьте 🔥, и пишите в комментарии самые абсурдные идеи для пет проектов)
Как только пост наберет больше 50 огонечков, дропаем следующую часть
У Andrey Karpathy есть такой твит:
How to become expert at thing:
1 iteratively take on concrete projects and accomplish them depth wise, learning “on demand” (ie don’t learn bottom up breadth wise)
2 teach/summarize everything you learn in your own words
3 only compare yourself to younger you, never to others
, в котором ясно сказано, что, чтобы по-настоящему «зашарить в теме», нужно взять проект и усердно работать над ним
Pet-project - это небольшой личный проект в любой отрасли для портфолио и/или собственного удовольствия.
Вообще, про Pet-проекты и их важность в резюме мы уже писали один обзорный пост, но хотим напомнить ещё: в этот раз подробно разберем каждый этап создания пет-проекта, чтобы у вас больше не осталось причин не делать его: сегодня обсудим идею проекта и откуда можно взять данные для него
# Идея
– Если идей нет, то участвуйте во всяких хакатонах (можно посмотреть актуальные на сайте хакатоны.рус или ods.ai) и kaggle-чемпионатах
– Не думайте, берите и делайте! У ODS 25 июля стартует хакатон, в котором команды вайбкодят пет-проекты – найти себе единомышленников можно в их чате @ods_pet_projects, зарегистрироваться можно в форме до 24 июля, а посмотреть проекты прошлых лет можно тут
– Очень важно, чтобы идея резонировала с вами. Вместо того, чтобы брать скучную идею, лучше подольше подумать над ней
– Чтобы найти такую идею, можно обратиться к ChatGPT/Perplexity, рассказать им свои интересы и увлечения, и с какой-то вероятностью вы получите что-то действительно годное
– Копировать чужую идею – норм. Если вам что-то интересно, но это уже существует, ничего страшного, как минимум вы разберетесь в том, как это работает подробнее, как максимум – сделаете лучше
# Данные
Можно чуть заморочиться и тянуть данные через api (например, у HeadHunter), но мы собрали супер-подборку, откуда можно напрямую скачать годные данные в удобном формате:
– Kaggle Datasets: датасеты на любой вкус, многие из которых уже стали классикой ML-жанра
– Google Dataset: поможет найти необходимый датасет и подскажет, где и в каком формате можно скачать
– Исследования 2ГИС: содержит стату по сферам экономики в городах России, удобно экспортируется в Excel
– Google Trends: отличный вариант, если хочется поисследовать популярность чего-либо. Можно выгрузить динамику популярности, популярность по субрегионам, "еще по теме" и похожие запросы в формате csv.
– Датасет с отзывами на Яндекс картах: хороший вариант потренироваться в NLP
– BI Portal Росстата: собранная статистика по РФ и агрегированные датасетов, которые можно экспортировать в Excel или CSV
А еще нашли для вас годную репу на гитхабе со сборником PET-проектов по DS. Советуем сначала посмотреть идеи, оформления и лучшие практики там, перед тем как начать делать свой проект. Насмотренность порождает качество!
Ставьте 🔥, и пишите в комментарии самые абсурдные идеи для пет проектов)
Как только пост наберет больше 50 огонечков, дропаем следующую часть