Respuesta corta: Respuesta rápida: elige uno o dos proyectos, nombra la pregunta de negocio, muestra SQL o dashboard y pide a la IA conectar eso con la oferta sin inventar impacto en producción ni despliegue de ML.
Perfiles junior de data analyst, BI, product analytics o científico de datos con cursos, portfolio, SQL, dashboards, investigación o notebooks como prueba.
Evita convertir un curso en experiencia pagada, inventar métricas, presentar dashboards como producción o insinuar despliegue de ML que no puedes defender.
Escribe la cadena pregunta-datos-método-hallazgo-recomendación de un proyecto y audita claims sin prueba antes de enviar.
Elige proyectos con una pregunta real
Usa proyectos que partan de una decisión, no solo de un gráfico. Sirven análisis de churn, cohortes, funnel de ventas, limpieza de dashboard, encuestas o un caso SQL con usuario claro. Para frases terminadas, usa la página de ejemplos; para convertir proyectos en prueba defendible, usa esta guía.
Separa prueba analítica y prueba de ciencia de datos
Para ofertas de científico de datos, aclara qué es análisis, qué es modelado y qué es portfolio. Un notebook o clasificador ayuda solo si explica el problema de decisión.
Conecta proyecto y oferta
Mapea un proyecto a una señal de la oferta: joins SQL, storytelling en dashboard, experimentos, calidad de datos, comunicación o evaluación cuidadosa de modelos. No listes todas las herramientas.
Prompt
FAQ
¿Puedo usar un proyecto de portfolio?
Sí, si lo etiquetas con honestidad y explicas qué criterio analítico demuestra.
¿Cómo menciono proyectos de ciencia de datos?
Conecta cada modelo o notebook con una pregunta de negocio, una decisión de evaluación y una limitación. No inventes ML en producción.