Какие типы проектов НЕ надо включать в портфолио специалиста по Data Science?

@Мария Кожевникова, ну конечно можно учиться только на задачах курсов. Ну или на более высоком уровне вузовских. Но если хотите научиться действительно самому реализовывать проекты не адаптированные к образованию а ближе к настоящим, по мере обучения люди часто придумывают себе задачи как им кажется близкие к реальности. Или делают проекты с бирж фриланса просто для себя без связи с клиентами. Или у них есть свои интересные идеи... Т.е. все то что им никто реально не заказывал и не оплачивал. Можно назвать их и "учебными". Но повторю это все же не задачки а близкие к реальности вещи.

@Andrei Novikov, "вымышленные проекты" я имел в виду такие, которые реально не работают у клиента. Вы сами придумали идею проекта как вам кажется похожего на реальный. Я считаю это соврешенно необходимой частью обучения программированию вплоть до первых реальных проектов. И на его разработке учитесь. Разница с тем что дают на курсах - во первых он уникален а не одинаковый у всех выпускников курсов. Во-вторых он сделан точно самостоятельно. Проекты курсов обычно преподы подсказывают решения. А иногда дают целые модули которые составителям курсов кажутся "слишком сложными для учащихся" в готовом виде. По коду это чувствуется. Основная масса написана "по-простому", а в паре мест очень нетривиальные решения.

Выдавать их за реальные или нет - я к этому не призываю. И морализировать не готов. Только на ваше усмотрение. Если не одного настоящего реального проекта нет - точно не надо. Хотя бы потому что выдать такой проект вы сможете только за реально разработанный по заказу, но не пошедший на прод по каким-то соображениям. Если проекты только такие у человека - это так себе. Если у человека два реальных проекта и он таким образом сделал чтобы было три - куда не шло.