Web kazıma ile Türk iş piyasası ve bit sektörü işgücü taleplerinin analizi

Bu araştırma, web kazıma kullanarak Türk iş piyasası trendlerine kapsamlı bir analiz sağlar. Octoparse8'i kullanarak, LinkedIn ve Kariyer.net gibi çevrimiçi iş platformlarından zengin iş ilanları verileri çektik. Veriler daha sonra Python'un Pandas kütüphanesi kullanılarak hazırlandı ve temizlendi, bu süreçler içe aktarma, biçimlendirme, örnekleme, eksik değerlerin ele alınması, yinelenenlerin kaldırılması, veri türü dönüşümleri ve aykırı değerlerin ele alınması gibi işlemleri içerir. Analizimiz, şirket büyüklüğü, iş ilanı sıklığı ve talep gören programlama becerileri arasındaki ilişkiler de dahil olmak üzere iş piyasasındaki çeşitli ilişkileri ve birkaç hipotezi test etti. Daha büyük şirketlerle iş ilanı sayısı arasında pozitif bir korelasyon bulduk. Ayrıca, çalışmamız Türk pazarında en çok aranan programlama becerilerini, Javascript, SQL, HTML, C#, ve Python gibi, ve yüksek talep gören iş rolleri ve önemli iş büyüme oranlarına sahip sektörleri belirledi. Çeşitli veri görselleştirme tekniklerini, bar grafikleri, histogramlar, dağılım grafikleri, ısı haritaları, kutu grafikleri ve pasta grafikleri dahil olmak üzere, verileri vii grafiksel bir formatta sunmak ve iş piyasasındaki desenler, trendler ve içgörülerin daha iyi anlaşılmasını sağlamak için kullandık. Bu çalışmanın bulguları, sadece iş piyasası analizinde web kazıma ve veri toplama tekniklerinin uygulanması üzerine mevcut literatüre katkıda bulunmakla kalmaz, aynı zamanda iş piyasası ekosistemindeki çeşitli paydaşlar için, iş arayanlar, işverenler, eğitim kurumları ve politika yapıcılar dahil, değerli içgörüler sağlar. Çalışma, bu tür bir analizi gerçekleştirmede Python ve Jupyter Notebook'un gücünü gösterir ve Pandas, Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerin kullanışlılığını vurgular. Bu araştırma, gelecekteki tahmini iş piyasası modelleri için zemin hazırlar.