Un CV cuenta lo que has hecho.
Un portafolio muestra lo que eres capaz de hacer ahora.
Y si vienes de un sector distinto a los datos —ingeniería, medicina, investigación, supply chain, docencia, finanzas—, lo que realmente va a demostrar que puedes dar el salto no es tu título ni los cursos que acumulas, sino cómo aplicas la ciencia de datos a problemas concretos de tu campo.
Ahí es donde entra en juego tu portafolio.
La mayoría de aspirantes a ciencia de datos comete los mismos errores:
- Se queda en la teoría.
- Hace proyectos irrelevantes (Titanic, Iris…).
- Publica solo código que nadie entiende.
- O directamente guarda todo en su ordenador sin mostrar nada.
El resultado: se sienten “eternos estudiantes” y nunca se convierten en profesionales visibles.
La buena noticia: construir un portafolio sólido no es complicado si sabes qué pasos seguir. En este artículo te voy a mostrar cómo hacerlo desde cero, incluso si no tienes experiencia previa en el sector. Y lo haré con ejemplos de perfiles reales que transformaron su carrera aplicando esta estrategia.
Paso 1 – Elige proyectos conectados con tu experiencia
El error más grande es pensar que un portafolio debe estar lleno de proyectos “típicos” de ciencia de datos. Nada de eso.
Un portafolio potente es aquel que conecta con tu experiencia previa y con el sector donde quieres crecer.
Ejemplos:
- Julio, ingeniero de calidad en una multinacional, no empezó con deep learning. Su primer proyecto fue un modelo de control estadístico que predecía defectos en producción. A partir de ahí, avanzó a proyectos de machine learning y acabó liderando equipos de datos en su empresa.
- Claudia, estudiante de máster en gestión del agua, creó un proyecto de visualización con R para mostrar la evolución de recursos hídricos. Ese proyecto fue tan relevante en su laboratorio que terminó contratada como investigadora.
- Pedro, a punto de jubilarse en Airbus, diseñó proyectos de estadística aplicada para ayudar a doctorandos con sus tesis. Eso se convirtió en su nueva carrera como consultor freelance.
- Un líder de supply chain puede empezar creando un dashboard en Power BI que muestre stock en tiempo real o simule escenarios de logística, después añadir predicciones para gestión de stocks…
- Un médico puede analizar datos abiertos sobre evolución de enfermedades y aplicar un modelo simple de predicción de riesgo.
Consejo práctico: empieza donde ya tienes contexto. Si tu jefe, tus colegas o un revisor de una revista leen tu proyecto y dicen: “esto me sirve”, entonces es un buen proyecto.
Ver los clasos de Julio, Claudia y Pedro en Data Scientist Plus.
Paso 2 – Muestra claridad, no complejidad
La tentación es querer impresionar con análisis complejos o modelos complejos: deep learning, NLP, redes neuronales…
Y tener un perfecto “PERFECTO” … pero eso ya sabes que te bloqueo y no avanzas por querer tenerlo perfecto.
Eso a parte…
La clave no es usar la técnica más sofisticada, sino resolver un problema concreto y explicarlo de forma clara.
Un buen proyecto debe responder preguntas como:
- ¿Qué problema había?
- ¿Qué datos usaste?
- ¿Qué técnica aplicaste y por qué?
- ¿Qué resultados obtuviste?
Ejemplo:
- Julio no empezó diciendo “he usado un modelo Logístico o o Random Forest o XGBoost”. Empezó mostrando cómo su análisis redujo un 12% los defectos en la línea de producción.
- Claudia no hablaba de GLMs en su departamento, sino de cómo sus visualizaciones ayudaban a interpretar datos de agua que antes eran incomprensibles para su equipo.
- Pedro no decía “apliqué ecuaciones estructurales”. Decía “ayudé a que tres doctorandos pudieran validar sus hipótesis y publicar sus tesis”.
Consejo práctico: piensa en tu jefe, un colega de otra área o un cliente. ¿Entenderían la importancia de tu proyecto en 2 minutos? Si la respuesta es sí, entonces es un buen proyecto.
Paso 3 – GitHub como soporte, no como escaparate
GitHub es clave para subir tus códigos en abierto, pero no es el centro de tu portafolio. Es tu “trastienda técnica”.
Un reclutador de negocio o un profesor no va a leer notebooks de 300 líneas. Pero un revisor técnico sí puede querer ver tu código.
Comparte tu github dentro de cada proyecto para el público técnico pero no que sea lo más importante del proyecto.
Lo importante es que se entienda el paso 2.
Si compartes tu github cada proyecto debería tener un README con:
- La pregunta inicial.
- El dataset utilizado.
- Los pasos clave (limpieza, análisis, modelo).
- Los resultados y visualizaciones.
Consejo práctico: mantén tus repositorios organizados, con nombres claros y documentación sencilla. No hace falta ser un genio del Markdown, solo que alguien pueda seguir tu lógica.
Paso 4 – Tu web como vitrina profesional
Aquí está la diferencia entre un portafolio que pasa desapercibido y uno que genera oportunidades.
Tener una web —aunque sea sencilla con Google Sites— te permite presentar tus proyectos de forma visual, profesional, rápida y accesible para cualquiera.
En tu web puedes:
- Incrustar dashboards interactivos (HTML, Power BI, Streamlit…).
- Contar la historia de cada proyecto en 3-4 párrafos.
- Mostrar gráficos y conclusiones clave.
Te dejo un tutorial sencillo de cómo crear tu espacio en google sites y subir un dashboard en html.
- Estos son los datos y porfolio usado en html.
- Y esta es la web google sites hecha en menos de 30 minutos que te muestro en el vídeo.
Ejemplo aplicados:
- El ingeniero de supply chain puede tener un dashboard que muestre KPIs de logística y explicar cómo esos insights mejoran la eficiencia.
- El médico puede mostrar un informe HTML con gráficos sobre evolución de enfermedades y conclusiones claras para la práctica clínica.
- La investigadora puede colgar dashboards y reportes que acompañen sus papers y hagan que sus resultados sean más visibles.
Consejo práctico: tu web no tiene que ser perfecta. Con 2-3 proyectos bien presentados ya tienes una vitrina que impresiona más que cualquier CV.
Paso 5 – Cuenta la historia de cada proyecto
El storytelling es lo que convierte un proyecto técnico en algo único.En lugar de escribir:
“Usé regresión logística con Python para clasificar pacientes.”
Cuenta esto:
“Analicé una base de datos pública de salud y construí un modelo que identificaba factores de riesgo cardiovascular. El modelo permitió priorizar variables críticas como colesterol y edad, lo que podría ayudar a diseñar intervenciones preventivas.”
Ejemplo aplicado a los casos:
- Julio: “Con un modelo estadístico sencillo identifiqué las variables que más influyen en los fallos de producción. Eso permitió a la empresa ahorrar cientos de miles de euros.”
- Claudia: “Mis visualizaciones en R permitieron a mi laboratorio entender cómo varía la calidad del agua en función de las precipitaciones. Ese hallazgo se incluyó en un proyecto internacional.”
- Pedro: “Documenté paso a paso el uso de modelos GLM y ayudé a tres doctorandos a publicar sus tesis en revistas de impacto.”
Consejo práctico: estructura tu storytelling siempre en 4 pasos: problema → datos → técnica → resultado.
Errores comunes a evitar
- Llenar tu portafolio de proyectos irrelevantes (Titanic, Iris…).
- Publicar solo código sin explicación.
- Usar modelos complejos que no entiendes.
- No dar visibilidad a tus proyectos (guardarlos en tu PC).
- Olvidar conectar tus proyectos con tu sector.
Tu portafolio es tu pasaporte y una manera de aprender 100% aplicada
Tu portafolio es la herramienta que conecta tu experiencia previa con la ciencia de datos.
Es lo que convierte tu perfil en alguien visible y atractivo para nuevas oportunidades: dentro de tu empresa, en un nuevo sector o incluso como freelance.
No necesitas 10 proyectos. Solo 2-3 bien hechos, conectados con tu sector y presentados de forma clara, pueden abrirte puertas que ahora mismo parecen inalcanzables.
Si quieres ver cómo nosotros te ayudamos a estructurar tu portafolio dentro de una hoja de ruta completa, te invito a este vídeo:
>> DESCUBRE EL CAMINO A LA CIENCIA DE DATOS APLICANDO A PROYECTOS REALES
Recuerda: no se trata de tener más títulos, sino de mostrar proyectos con propósito, claros y aplicados a tu realidad.
Ese es tu pasaporte para abrir la siguiente etapa en tu carrera.
