Проект 2. Анализ резюме из HeadHunter

(ссылка на проект https://colab.research.google.com/drive/1NDi6Vr-GJehaRQvsjuZMIZbIHEDqgP2L?usp=sharing

Оглавление

1. Описание проекта
2. Основная проблема проекта?
3. Краткая информация о данных
4. Этапы работы над проектом
5. Результат
6. Выводы

Описание проекта

Из базы данных, содержащей информацию о вакансиях сайта hh.ru, необходимо проанализировать первичные данные для построения модели, которая будет рекомендовать вакансии клиентам агентства, претендующим на позицию Data Scientist.

⬆️к оглавлению

Основная проблема проекта?

Нужно изучить имеющиеся данные с точки зрения их соответствия поставленным задачам. Для этого создаем запросы к базе данных и определить направления дальнейшего исследования. Это позволит построить модель, которая будет рекомендовать вакансии клиентам агентства, претендующим на позицию Data Scientist.

Условия выполнения проекта: Каждая из частей проекта состоит из блока практических заданий, которые выполнены в своих Jupyter-ноутбуках, и контрольных вопросов на платформе, которые проверяются автоматически.

Оценка результатов: Результаты оцениваются согласно требованиям, указанным к проекту. Необходимо: ответить на контрольные вопросы (максимум 23 балла), сдать проект на проверку, загрузив ноутбук-шаблон со своим решением на GitHub (максимум 8 баллов

Чему учимся: Составлять запросы SQL, писать код на Python для анализа исходных данных, представлять проект на GitHub

⬆️к оглавлению

Краткая информация о данных

В проекте данные представлены в виде взаимосвязанных таблиц, находящихся в схеме public базы данных project_sql: VACANCIES(таблица с данными по вакансиям), AREAS(таблица-справочник, которая хранит код города и его название), EMPLOYERS(таблица-справочник со списком работодателей), INDUSTRIES(таблица-справочник вариантов сфер деятельности работодателей), EMPLOYERS_INDUSTRIES(дополнительная таблица для организации связи между работодателями и сферами их деятельности).

⬆️к оглавлению

Этапы работы над проектом

• Знакомство с данными;
• Предварительный анализ данных;
• Детальный анализ вакансий;
• Анализ работодателей;
• Предметный анализ.
• Проверка соответствия написанного кода стандарту PEP8
• Оформление проекта
• Загрузка проекта на GitHub

⬆️к оглавлению

Результат

Проект c "Анализ резюме из HeadHunter " представлен в репозитории на GitHub

⬆️к оглавлению

Выводы

В процессе выполнения проекта первоначальные данные были проанализированы, преобразованы, проведен детальный анализ данных (с визуализацией результатов некоторых запросов) с целью выявления взаимосвязей между признаками.

⬆️к оглавлению