滨州信息港:金三银四科学找工作,用python大数据分析一线都会1000多份岗位招聘需求

时间:5个月前   阅读:30

“<“文章每周连续更新”>”,《列位的》「〖三连〗」『是对我最大的一定』。【可以微信搜索民众号】「 「后端手艺学堂」 」‘第一时间阅读’(‘一样’平常比博客早更新一到两篇)

<(每年的三四月份是)「 招聘[[」岑岭>,〖也常被〗《人人称为金三银》四黄金「 招聘[[」期,〖‘这’时候上一年的总结做完了〗,【奖金拿到了】,「职场人」最先谋划着年头的找《事》情大戏,作为高薪行业之一的IT行业,程序员们也最先疯狂的往心仪公司投递简历,今年疫情影响是不是会酿成「金四银五」“呢”?

作为IT人我们要施展自己的专业专长,若何从种种「 招聘[[」网上找到满足的职位?我‘剖析’了『《北京》』、{广州}、〖 <‘《〖「<深圳>」〗》’>[三个一线{都会}的〗C++〖「 招聘[[」岗位信息〗,篇幅限制文中只拿出『《北京》』 <‘《〖「<深圳>」〗》’>[的<‘{数据}’>‘剖析’,【让我们看看】C++『岗位的』「 招聘[[」现状,“「以及若何科学提高」”应聘成功率。

文末分[享本次‘剖析’的高清图表,【需要】(的同砚自取)。{《同时》}我分享源码用于〖学习〗交流,若对其他岗位感兴趣可以自行运行源码‘剖析’。

〖{需求‘剖析’}〗

通过‘剖析’「 招聘[[」网站公布的「 招聘[[」<‘{数据}’>,“『得出岗位《漫衍》区』”域、< 『薪资』水平[>、学历要求,岗位需求要害技术、 “匹配的人才具有哪”些特点[?从而辅助应聘者提高自身能力,补齐短板,有的放矢的应对校招社招,{杀青终极目标获得心仪的}offer。

《软件设计》

《<‘{数据}’>‘剖析’是》Python{的}(强项),项目用Python‘实现’。【软件分为两大】 模块[:〖<‘{数据}’>“获取”〗 <“ 和[”> <‘{数据}’>‘剖析’

详细‘实现’

〖<‘{数据}’>“获取”〗

request库组织请求“获取”<‘{数据}’>

cookie = s.cookies
req = requests.post(self.baseurl, headers=self.header, data={'first': True, 'pn': i, 'kd':self.keyword}, params={'px': 'default', 'city': self.city, 'needAddtionalResult': 'false'},   cookies=cookie, timeout=3)
text = req.json()

<‘{数据}’>csv花样《存储》

with open(os.path.join(self.path, '「  招聘[[」_要害词_{}_{都会}_{}.csv'.format(self.keyword, self.city)), 			   'w',newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
    f_csv = csv.DictWriter(f, self.csv_header)
    f_csv.writeheader()
    f_csv.writerows(data_list)

<‘{数据}’>‘剖析’

{字段预处理}

df_all.rename({'职位名称': 'position'}, axis=1, inplace=True) #axis=1《代表》index; axis=0《代表》column
df_all.rename({'详细链接': 'url'}, axis=1, inplace=True)
df_all.rename({'《事》情地址': 'region'}, axis=1, inplace=True)
df_all.rename({'『薪资』': 'salary'}, axis=1, inplace=True)
df_all.rename({'公司名称': 'company'}, axis=1, inplace=True)
df_all.rename({'(履历要求)': 'experience'}, axis=1, inplace=True)
df_all.rename({'学历': 'edu'}, axis=1, inplace=True)
df_all.rename({'【福利】': 'welfare'}, axis=1, inplace=True)
df_all.rename({'职位信息': 'detail'}, axis=1, inplace=True)
df_all.drop_duplicates(inplace=True)
df_all.index = range(df_all.shape[0]) 

<‘{数据}’>处理展示

from pyecharts.charts import Bar
regBar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
regBar.add_xaxis(region.index.tolist())
regBar.add_yaxis(" 区域[", region.values.tolist())
regBar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="《事》情 区域[《漫衍》"),
                     toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
                     
from pyecharts.commons.utils import JsCode
shBar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
shBar.add_xaxis(sala_high.index.tolist())
shBar.add_yaxis(" 区域[", sala_high.values.tolist())
shBar.set_series_opts(itemstyle_opts={
            "normal": {
                "color": JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
                    offset: 0,
                    color: 'rgba(0, 244, 255, 1)'
                }, {
                    offset: 1,
                    color: 'rgba(0, 77, 167, 1)'
                }], false)"""),
                "barBorderRadius": [30, 30, 30, 30],
                "shadowColor": 'rgb(0, 160, 221)',
            }})
shBar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=" 最高『薪资』局限《漫衍》["), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())

word.add("", [*zip(key_words.words, key_words.num)],
         word_size_range=[20, 200], shape='diamond')
word.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="(岗位技术要害词云图)"),
                     toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())

<‘{数据}’>‘剖析’

区域[《漫衍》

C++岗位 区域[《漫衍》,『《北京》』 VS <‘《〖「<深圳>」〗》’>[

『《北京》』的C++「岗位数目比」 <‘《〖「<深圳>」〗》’>[更多,(首都)buff{加持},而且集中《漫衍》在海淀区<“ 和[”>朝阳区这两个 区域[,中关村位于海淀区,另有位于海淀区西北旺镇的后厂村,腾讯、滴滴、《‘百度’》、“新浪”、‘网易这些’互联网巨头扎堆,自然能提供更多的岗位。

<‘《〖「<深圳>」〗》’>[的岗位则集中在南山区,「预测鹅厂」C++(大厂在南山区贡献了重大份额),第二竟然在宝安区。

《学历《漫衍》》

C++岗位《学历《漫衍》》,『《北京》』 VS <‘《〖「<深圳>」〗》’>[

<学历上两个{都会}的本>(科学历占比都是)80%以上,『《北京》』岗位需求研究生占比<“ 和[”>大专相当。可见大部分岗位本科学历即可胜任,〖或许能给即将结业纠结考〗不考研的你一些参考。

若是你的学历是专科,那么需要加倍的起劲,【由于留给你的职位并不是许多】。{《同时》},『从图表』<‘{数据}’>来看, <‘《〖「<深圳>」〗》’>[的岗位对大专生需求10%“而对硕士仅占”2%,或许去 <‘《〖「<深圳>」〗》’>[比去『《北京》』加倍友好,emmm... 仅供参考[。

『薪资』《漫衍》

C++岗位『薪资』《漫衍》,『薪资』单元K。
『《北京》』最高『薪资』 VS 最低『薪资』

<‘《〖「<深圳>」〗》’>[最高『薪资』 VS 最低『薪资』

『薪资』对比没啥好说的,人人看图语言,《只想说帝都果真财大气粗》。

{技术贮备}

C++『岗位要害技术词云』,『《北京》』 VS <‘《〖「<深圳>」〗》’>[

首先在脱离开发走上治理岗位之前,‘编程解决’问题{能力是最主要},可以看到「编程」<能力在技术词云中占比最大>。

岗位技术词云可以看出,大部分岗位要求较高的「算法、<‘{数据}’>结构、Linux、<‘{数据}’>库(《存储》)、(多线程)(操作系统)」计算机基础素养,『以是不』『管你是在校学生准备校招或者职场老人准备跳槽』,「都需要贮备好这些计算机基础能力」。

{《同时》},《除去硬核手艺要求》,「岗位对候选人的」软实力也有要求,「好比加倍偏心具备」「‘团队’、《协作》、〖学习〗、相同」〖这些能力的候选人〗,人人在提高手艺能力的{《同时》},也要注重这些软实力的培育。

(《有个》有)趣的发现,Linux<“ 和[”>window(下)都有C++开发岗位需求,{相对而言}Linux(下)C++“开发占比更多”,【 词云更大[】,若是你对这两个平台没有特殊偏心,那么学Linux(下)开发也许能加大应聘成功率。

本文程序完整源码以及高清‘剖析’图表,<在民众号>「「后端手艺学堂」」‘回复’ 「《事》情」“获取”。

原创不易,看到这里动动手指,《列位的》「〖三连〗」是对我连续创作的最大支持。

【可以微信搜索民众号】「 「后端手艺学堂」 」‘回复’「资料」 有我给你准备的种种编程学[习资料。“<“文章每周连续更新”>”,我们(下)期见!

,

Sunbet

Sunbet www.99ruxian.com{女性健}康网,免费提供女性保健常识、女性饮食、{女性疾病}、(女性心理)、女性情感、女性用品、‘女性’孕育等女性健康知识。

上一篇:廊坊人才:突击买卖?掩饰业绩?扣非净利润大幅下滑的中青宝遭深交所问询

下一篇:金华论坛网:伊斯纳:网球可能是因疫情最后一项恢复的运动

网友评论