You'll start this Tableau case study by importing and cleaning the job posting dataset and checking for missing values. Once you’ve done this, it’s time to roll up your sleeves and do some initial data exploration.

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

Exploratory Analysis

In this chapter, you’ll continue to apply your Tableau skills to extract data insights with filtering techniques, interesting visualizations, and trend analysis. The DataSearch team still needs answers. Luckily, they have you on their team!

Market insight analysis

Key insights to focus on

Job skills analysis

Demand vs. supply by experience level

Column splitting

Deep dive into key job descriptions

Trends from analysis

Analyzing Market Trends

It’s almost time to hand over the final deliverable. In this final chapter, you’ll combine all of the job-related insights you’ve discovered into an interactive Tableau dashboard for the DataSearch team.

Building job market analysis dashboard

How to design a dashboard

Creating your first dashboard

Adding KPIs

Less is more

Adding the last visual

Final clean up and insights

Case study wrap-up

Dashboards and 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

Exercice interactif pratique