https://github.com/an1mch1k-theone/project_2_hh_analyze

Анализ вакансий из HeadHunter
https://github.com/an1mch1k-theone/project_2_hh_analyze

data-analysis data-analysis-project postgresql python sql

Last synced: 2 months ago
JSON representation

Анализ вакансий из HeadHunter

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/an1mch1k-theone/project_2_hh_analyze
• Owner: An1mch1k-theOne
• Created: 2025-02-04T08:25:28.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2025-02-04T08:51:36.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2025-10-19T09:41:22.118Z (8 months ago)
• Topics: data-analysis, data-analysis-project, postgresql, python, sql
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 62.5 KB
• Stars: 1
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

          
# Анализ вакансий из HeadHunter

Этот проект посвящен анализу данных о вакансиях с платформы HeadHunter с использованием SQL и Python. Проект направлен на изучение различных аспектов рынка труда, таких как количество вакансий, распределение работодателей, зарплатные вилки, ключевые навыки и другие параметры.

## Содержание

- [Описание проекта](#описание-проекта)

- [Используемые инструменты](#используемые-инструменты)

- [Структура базы данных](#структура-базы-данных)

- [Анализ данных](#анализ-данных)

  - [Предварительный анализ](#предварительный-анализ)

  - [Детальный анализ вакансий](#детальный-анализ-вакансий)

  - [Анализ работодателей](#анализ-работодателей)

  - [Анализ Data Science вакансий](#анализ-data-science-вакансий)

- [Заключение](#заключение)

---

## Описание проекта

Цель проекта — провести комплексный анализ данных о вакансиях, собранных с платформы HeadHunter. Исследование включает предварительный анализ данных, детальное изучение вакансий, анализ работодателей и фокус на вакансиях, связанных с Data Science (DS).

Проект выполнен с использованием SQL для запросов к базе данных и Python для обработки и визуализации данных.

---

## Используемые инструменты

- **SQL**: Для выполнения запросов к базе данных PostgreSQL.

- **Python**: Для обработки данных и выполнения дополнительных вычислений.

- **Pandas**: Для анализа и манипуляции данными.

- **PostgreSQL**: База данных, содержащая информацию о вакансиях, работодателях и регионах.

---

## Структура базы данных

База данных состоит из нескольких таблиц:

1. **vacancies**: Информация о вакансиях.

   - `id`: Уникальный идентификатор вакансии.

   - `name`: Название вакансии.

   - `salary_from`, `salary_to`: Зарплатная вилка.

   - `key_skills`: Ключевые навыки.

   - `experience`: Требуемый опыт работы.

   - `employment`: Тип трудоустройства.

   - `schedule`: Рабочий график.

2. **employers**: Информация о работодателях.

   - `id`: Уникальный идентификатор работодателя.

   - `name`: Название компании.

3. **areas**: Информация о регионах.

   - `id`: Уникальный идентификатор региона.

   - `name`: Название региона.

4. **industries**: Информация о сферах деятельности.

   - `id`: Уникальный идентификатор сферы деятельности.

   - `name`: Название сферы деятельности.

---

## Анализ данных

### Предварительный анализ

В ходе предварительного анализа были получены следующие результаты:

- Всего в базе данных содержится **49,197 вакансий**.

- Количество работодателей достигает **23,501**.

- Данные охватывают **1,362 региона**.

- В базе представлены **294 сферы деятельности**.

### Детальный анализ вакансий

1. **Топ-5 регионов по количеству вакансий**:

   - Москва

   - Санкт-Петербург

   - Минск

   - Новосибирск

   - Алматы

2. **Зарплатные вилки**:

   - Среднее значение нижней границы: **71,065**.

   - Среднее значение верхней границы: **110,537**.

3. **Требуемый опыт работы**:

   - Наиболее популярный уровень опыта: **От 1 года до 3 лет**.

4. **Формат занятости**:

   - Наиболее популярный формат: **Полная занятость**.

### Анализ работодателей

1. **Работодатели с наибольшим количеством вакансий**:

   - Первое место: **Яндекс** (1,933 вакансии).

   - Пятое место: **Газпром нефть** (331 вакансия).

2. **Регионы без вакансий**:

   - Регион с наибольшим количеством работодателей, но без вакансий: **Россия**.

3. **Количество регионов для публикации вакансий**:

   - Максимальное количество регионов у одного работодателя: **181**.

4. **Сфера деятельности**:

   - Количество работодателей, указавших «Разработка программного обеспечения»: **3,553**.

### Анализ Data Science вакансий

1. **Общее количество DS-вакансий**: **1,771**.

2. **Вакансии для начинающих дата-сайентистов**: **51**.

3. **Вакансии с ключевыми навыками SQL или PostgreSQL**: **201**.

4. **Вакансии с ключевым навыком Python**: **351**.

5. **Среднее количество ключевых навыков**: **6.41**.

---

## Заключение

Проект позволил получить глубокое понимание текущего состояния рынка труда на платформе HeadHunter. Были выявлены ключевые тренды, такие как популярность удаленной работы, высокий спрос на специалистов с опытом от 1 до 3 лет и значимость навыков SQL и Python для Data Science.

Результаты анализа могут быть полезны как соискателям, так и работодателям для принятия обоснованных решений.

---

## Авторы

* [An1mch1k](https://github.com/An1mch1k-theOne)