Como começar o portfólio: Ênfase em ML

As notas que se seguem refletem a minha opinião e experiência. Não estando de acordo, se for construtiva, aceito seu feedback. Em caso de ser útil, fico feliz em poder contribuir com a comunidade.

Neste artigo, gostaria de compartilhar com você algumas sugestões de como pode iniciar sua jornada na construção de um portfólio. Será abordado:

- Entender qual é o seu estágio

- A importância de começar agora mesmo

- Por que é importante continuar aprendendo

# 1. Conheça-se

Refiro-me a qual nível de profundidade você se encontra no Machine Learning. Na base, talvez algo intermediário compreenda conceitos como (Ensemble, AutoML, CV...) ou em um nível que haja uma autonomia maior, o que lhe permite criar projetos que resolvam problemas de terceiros de forma autônoma (LangChain, MLOps).

# 2. Antes tarde do que nunca

Consciente de qual estágio está, considere começar agora. Vou apresentar-lhes um sistema que uso quando inicio novos desafios para ter recursos que demonstrem a minha evolução ao longo do tópico:

Dessa forma, você terá um portfólio que representa a sua evolução, sendo cada estágio responsável por um tipo de projeto. Você pode adicionar as lições do Kaggle/Dio dos cursos que fez, códigos das competições e a implementação dos modelos do zero. No meu caso, eu estive trabalhando recentemente com LangChain para criar uma página com Streamlit para sumarizar um PDF (algo que eu genuinamente precisava).

# 3. Aprenda constantemente, domine o básico

Observe que nessa estratégia você precisa estar em constante evolução para que, ao longo dos anos, você mesmo seja capaz de visualizar seus avanços, ao passo que, constantemente, consegue vislumbrar o que está sendo produzido no processo. Se almeja um emprego, talvez tenha ali uma prova dos seus esforços e do tempo que levou para consolidá-lo.

# 4. Para quem tem pressa

- Conheça o nível em que está agora no ML/Web...

- Crie conteúdo com base no seu nível:

  - Iniciante: Exercícios

  - Resolva seus problemas com ML/Web...

  - Resolva o problema dos outros com ML/Web...

- Continue aprendendo