Что можно добавить в портфолио/резюме DS/ML инженеру?
Нормального работодателя привлекут не сертификаты или ноутбуки. Нормального работодателя в первую очередь привлечет содержимое ваших предыдущих проектов. По сети гуляет тысячи практически копий задач,  часто абсолютно
 бесполезных с точки зрения реального применения, героических переписываемых из одного ноутбука в другой. И толку? 
Работодателя несомненно привлечет ваш опыт в решении практических задач в его предметной области. Подчеркну - "практических"  и в "его" (или смежной) области. Вот это значит, что вам не придется месяцами разбираться в нюансах и отдача от вас будет достаточно быстро.  Этот фактор в DS намного значимее, чем даже при разработке SW или системном администрировании.  Фокус заключается в том, что именно в них -  а по факту в умении транслировать язык предметной области в язык DS -  заключается огромная доля "ценности" аналитика.  И классный DS специалист в анализе речи может оказаться на первых порах практически беспомощным при решении задач в области -  например -  распознавания рентгеновских снимков.  Пока не "въедет" глубоко в предметную область. Хотя по сути инструменты -  очень близки. 
Сертификаты - тем более бесплатные, вещь говорящая только о том, что вы потратили определенное количество часов на изучение предмета - похвально, но не впечатляюще.  Тем более таких сертификатов сейчас расплодилось достаточно много. 
Несколько повысить ваш рейтинг может ваши успехи на Kaggle  или подобных конкурсах -  но тут надо быть осторожным. Потому что есть большая разница между конкурсными решениями  и реальными проектами реального бизнеса. Это как "олимпиадное программирование" и  реальный опыт разработки ПО.
Кстати, интересно выглядит ваше (подтвержденное) участие в некоторых открытых проектов - как  минимум это говорит, что вы умеете работать в команде.  Возможно - успехи на некоторых хакатронах, если вы сумеете красиво описать, что и как вы там решали, даже если не добились там побед. 
Ну вот как-то примерно так.
P.S. И да, я про Datа Analysis и Machine Learning.  
"DS/ML инженер" -  это совсем другая история, хотя многие (а в широких массах -  большинство) этого и не понимают.
Достаточно оформить 2-3 ваших проекта в виде постановки задачи (текст и изображения) и описать подход к её решению (без формул и кода, только текст и линки на википедию).
Результат достижений - показать в видео-ролике (сам процесс) или в итоговых табличных/графических данных.

Бонусно - можете приложить jupiter ноутбук (если считаете нужным показать всю логику и код).

Самое лучшее: пошаговая визуализация всей работы в виде презентации (постановка задачи, исполнение алгоритма, итог), включая пошаговую работу алгоритма (по шагам как при отладке) с подписями и формулами там, где это необходимо.
Т.е., режим "живой книги" или "живого портфолио".

И обязательно должен быть "live demo" линк, чтобы могли "поиграться" на своих входных данных и убедиться, что всё работает в реальности!
(а не только на картинках в презентации!)
Именно это - сразу покажет и докажет ваши умения и правдивость слов в презентации.