Vous commencerez cette étude de cas Tableau en important et en nettoyant le jeu de données d’offres d’emploi, puis en recherchant les valeurs manquantes. Une fois cela fait, retroussez-vous les manches : place à une première exploration des données.

Analyse du marché de l’emploi dans Tableau

Options

In Scope

Out of scope

Questions d’EDA à se poser

Importer des données

Analyse exploratoire initiale

Analyse des tendances des offres d’emploi

Filtrage des intitulés de poste

Salaire vs. années d’expérience

True

False

Tendances issues de l’EDA

Analyse exploratoire

Dans ce chapitre, vous continuerez à mobiliser vos compétences Tableau pour extraire des insights grâce à des techniques de filtrage, des visualisations percutantes et l’analyse des tendances. L’équipe DataSearch a encore des questions. Heureusement, elle peut compter sur vous !

Analyse des insights marché

Principaux points d’attention

Analyse des compétences métiers

Demande vs offre par niveau d’expérience

Scinder des colonnes

Analyse approfondie des fiches de poste clés

Tendances issues de l’analyse

Analyse des tendances du marché

Il est presque temps de livrer le résultat final. Dans ce dernier chapitre, vous combinerez toutes les informations liées aux emplois que vous avez découvertes dans un tableau de bord Tableau interactif pour l’équipe DataSearch.

Créer un tableau de bord d’analyse du marché de l’emploi

Comment concevoir un tableau de bord

Créer votre premier tableau de bord

Ajout de KPI

Less is more

Ajouter le dernier visuel

Nettoyage final et insights

Conclusion de l’étude de cas

Tableaux de bord et insights

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

Dans cette étude de cas Tableau, vous explorerez un jeu de données réel d’offres d’emploi pour dégager des insights pour une entreprise de recrutement fictive appelée DataSearch. En vous appuyant sur ce que vous avez appris dans les cours précédents, vous utiliserez des techniques de visualisation pour examiner les données et identifier les compétences les plus recherchées pour les data scientists, data analysts et data engineers.

Vous commencerez par importer et nettoyer un jeu de données, en veillant à ce qu’il soit prêt pour l’exploration. Vous utiliserez ensuite des filtres et des champs calculés pour construire des visualisations pertinentes de vos résultats, permettant une analyse des tendances. Enfin, vous rassemblerez le tout grâce aux puissantes fonctionnalités de tableaux de bord de Tableau afin de pouvoir répondre aux questions de l’équipe DataSearch.

En mettant en pratique les techniques vues jusqu’ici, cette étude de cas Tableau vous permet de vous exercer concrètement sur un jeu de données. Une fois le cours terminé, vous serez plus à l’aise pour utiliser Tableau afin de présenter vos insights sur les données.


<h2>Mettez vos compétences en pratique grâce à une étude de cas Tableau</h2>
Dans cette étude de cas Tableau, vous explorerez un ensemble de données réelles sur les offres d'emploi afin de découvrir des informations utiles pour une société de recrutement fictive appelée DataSearch. En vous appuyant sur les connaissances acquises lors des cours précédents, vous utiliserez des techniques de visualisation pour analyser les données et déterminer les compétences les plus recherchées chez les scientifiques, les analystes et les ingénieurs de données.
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<h2>Utilisez Tableau pour obtenir des informations à partir de vos données</h2>
Vous commencerez par importer et nettoyer un ensemble de données, en vous assurant qu'il est prêt pour l'exploration des données.
Vous utiliserez ensuite des filtres et des champs calculés pour créer des visualisations pertinentes de vos résultats, ce qui vous permettra d'analyser les tendances.
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<h2>Créez des tableaux de bord Tableau pour présenter votre travail</h2>
Enfin, vous synthétiserez toutes ces informations à l'aide des puissantes fonctionnalités de tableau de bord de Tableau afin de pouvoir répondre aux questions de l'équipe DataSearch.
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En mettant en pratique les techniques acquises jusqu'à présent, cette étude de cas Tableau vous offre l'opportunité de vous exercer concrètement sur un ensemble de données. Une fois le cours terminé, vous serez plus à l'aise avec l'utilisation de Tableau pour présenter vos analyses de données.

Creating Dashboards in Tableau

Dans cette étude, utilisez la visualisation pour identifier les compétences les plus demandées en data.

Étude de cas : analyser les données du marché de l’emploi avec Tableau

Utilisez des techniques de visualisation pour déterminer les compétences recherchées chez les data scientists, analysts, et engineers.

Analyste de données dans Tableau

Les offres d’emploi au cours des 5 dernières années sont globalement à la hausse.

À mesure que les années d’expérience requises pour un poste augmentent, le salaire associé augmente aussi.

Il y a beaucoup de valeurs vides pour les informations de salaire.

Il n’y a aucune corrélation entre le niveau de poste (par ex. débutant, directeur, stage) et les années d’expérience requises.

Data Science Manager est le rôle le plus populaire et le plus recherché en data science.

Tendances issues de l’EDA

Étude de cas : analyser les données du marché de l’emploi avec Tableau

Exercice interactif pratique