Как сделать свой pet-проект и рассказать о нём на собеседовании?

Бытует мнение, что у аналитиков не может быть профиля на GitHub, а их личные проекты ограничиваются какими-нибудь дэшбордами. Сегодня на своем примере я расскажу о том, как и зачем я делал pet-project, не находясь при этом в поиске работы.

Люди участвуют в хакатонах и других соревнованиях, потому что там им приходится заниматься тем, чем они не занимаются на своей работе. Ты можешь бесконечно углубляться в оконные функции, оптимизировать свои SQL запросы и виртуозно крутить таблички в Pandas, но на стороннем проекте тебе нужно будет написать парсер, развернуть Docker, обработать кучу JSON'ок или придумать алгоритм антифрода.

Та же история касается и собственных проектов. Перед начинающими [и не очень] специалистами открывается возможность с нуля построить что-то свое, разобраться в технологии или просто покодить для души. Если проект интересный, то его можно приложить и в резюме, что я и сделал. Но об этом в конце.

Какое-то время назад, когда инвестиции в ценные бумаги были обычным занятием, мне захотелось сделать свой аналог Google Finance — наглядный и удобный инструмент для получения рыночных данных, мониторинга своих акций и многого другого. Я хотел сделать нечто похожее, что можно было бы кастомизировать под себя.

Примерно в то же время Тинёк запустил Tinkoff Invest Robot Contest, в рамках которого участникам на базе их API нужно было создать робота, который реализует торговые стратегии. Я подумал, что было бы интересно углубиться в технический анализ, поэтому это было отличной возможностью научиться на реальной задаче.

Я решил сделать инвестиционного бота в Telegram, который предоставляет аналитику инвестиционного портфеля пользователя и данных по компаниям, присылает алерты при определённых паттернах рынка или акций, предоставляет прогнозы аналитиков или важные новости по компаниям, напоминает о датах выплаты дивидендов и все остальное, до чего дойдет фантазия.

Бота я написал на Python, базу развернул на SQLite, хоститься всё это залил на PythonAnywhere. Для получения данных рынка я использовал Yahoo Finance API, а основным аналитическим инструментом выступил тот же Pandas.

К примеру, когда пользователь через чат отправляет данные о своих акциях, в базу вносятся записи об операции. После этого человек может смотреть на динамику своих бумаг, которую бот отправляет ему в виде скриншота графиков.

Я делал всё это в рамках проекта по программированию в Вышке. Изначально мне хотелось углубиться в анализ тональности новостного фона вокруг бумаг и прогнозирование курса акций, но я решил остановиться на чем-то более практичном.Когда я проходил финальный собес в Райф, лид аналитики обратил внимание на мой GitHub, а потом мы обсудили этот проект. На мой взгляд, это классно, когда специалист развивается и делает что-то помимо своей работы.

Если материал вам понравился, то приглашаю всех в свой Телеграм. Там я рассказываю про карьеру, работу аналитиком, Data Science, новости и мероприятия в IT.

Буду очень рад поддержке и вашим комментариям. Всем спасибо!