• Фокус части — выбор темы проекта и источника данных, а также логика сбора и представления результатов.
• «Хороший» проект описывается как задача с реальными данными, использованием нескольких инструментов (например, SQL, Python, Git, Excel), наличием проблемы и применимых выводов.
• Пример постановки — мониторинг Telegram-каналов (рост, охваты, частота публикаций, темы, вовлечённость, ключевые слова, наличие реклам), но в этой части разбирается только сбор числа подписчиков и немного визуализации.
• Для Telegram сравниваются варианты Telethon и парсинг HTML-страниц; в опыте автора сбор через Telethon приводил к разлогированию и блокировке аккаунта примерно на 30 минут из-за повторяющихся запросов.
• В результате выбран парсинг HTML-страниц Telegram-каналов и показан каркас проекта: ежедневный запуск, сохранение данных в CSV и пример графика динамики подписчиков за последние 30 дней.

Почему это важно: Связка планировщика в репозитории и скриптов превращает разрозненные шаги в повторяемый процесс: от получения данных до графика. Такой каркас регулярного сбора данных помогает сделать портфолио-проект ближе к реальности и понятнее для ревью. Также это демонстрирует практику упаковки результата в формат, который удобно читать.

На что обратить внимание: В тексте описан сбор только числа подписчиков, поэтому интерпретации ограничены и без дополнительных метрик остаются поверхностными. В постановке задачи подразумевается ежедневный сбор без необходимости глубоко уходить в историю, и это влияет на выбор метода. Также отмечается, что повторяющиеся запросы могут приводить к ограничениям доступа, поэтому устойчивость источника и сценария сбора выступает важным допущением.