Inizierai questo caso di studio su Power BI importando e pulendo il dataset degli annunci di lavoro con Power Query. Una volta fatto, rimboccati le maniche: è il momento di un’esplorazione iniziale dei dati.

Analisi del mercato del lavoro con Power BI

Options

In Scope

Out of scope

Domande per l'EDA da porsi

Importazione dei dati con Power Query

EDA iniziale con Power Query

Analisi delle tendenze delle offerte di lavoro

Pulizia dei titoli di lavoro

Effetto degli anni di esperienza sullo stipendio

True

False

Trend individuati con l’EDA

Analisi esplorativa

Il team di DataSearch ha ancora bisogno di risposte. Per fortuna, ci sei tu nel team! In questo capitolo continuerai ad applicare le tue competenze in Power BI per estrarre insight con strumenti come DAX e iniziare a costruire visualizzazioni di dati originali.

Analisi degli insight di mercato

Insight chiave su cui concentrarsi

Pulizia e analisi delle competenze

Probabilità delle competenze negli annunci di lavoro

Tendenze delle competenze nel tempo

Approfondimento sulle principali descrizioni di lavoro

Altre raccomandazioni di lavoro

Tendenze dall'analisi

Analisi dei trend di mercato

È quasi il momento di consegnare il deliverable finale. In questo ultimo capitolo, unirai tutti gli insight ricavati dalle offerte di lavoro in un dashboard interattivo di Power BI per il team DataSearch.

Creare un dashboard per l'analisi del mercato del lavoro

Come progettare un dashboard

Inizia i modelli di dashboard

Progettare il layout di un dashboard

Esplorare le principali skill richieste

Indicatore di stipendio per azienda

Aggiungere interattività con i segnalibri

Riepilogo del case study

Creazione del dashboard

Exercises and Datasets

Metadata sheet

DataCamp vs. Local Experience

In questo caso di studio su Power BI, esplorerai un dataset reale di annunci di lavoro per scoprire insight utili a un’azienda di recruiting fittizia chiamata DataSearch. Sfruttando quanto hai imparato nei corsi precedenti, userai Power Query per esaminare e pulire i dati allo scopo di identificare le competenze più richieste per data scientist, data analyst e data engineer. Successivamente, userai DAX per creare visualizzazioni efficaci dei tuoi risultati. Infine, metterai tutto insieme sfruttando le funzionalità di Power BI per creare un dashboard operativo con cui rispondere alle domande del team DataSearch.

<h2>Metti alla prova le tue competenze con un caso di studio su Power BI</h2>
In questo caso di studio su Power BI, darai un'occhiata a un set di dati reali su annunci di lavoro per trovare informazioni utili per una società di reclutamento immaginaria, DataSearch. 
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<h2>Usa Power Query per controllare e pulire i dati</h2>
Usando quello che hai imparato nei corsi precedenti, userai Power Query per analizzare e pulire i dati e scoprire quali competenze sono più richieste per i data scientist, i data analyst e i data engineer. 
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<h2>Usa DAX per creare visualizzazioni che ti aiutano a capire meglio</h2>
Poi userai DAX per creare visualizzazioni interessanti dei tuoi risultati. Infine, metterai tutto insieme usando tutto quello che Power BI ha da offrire per creare un dashboard aziendale, così potrai rispondere alle domande del team DataSearch.


Data Visualization in Power BI

Introduction to DAX in Power BI

Aiuta un'azienda fittizia in questo caso Power BI. Usa Power Query, DAX e dashboard per trovare i lavori dati più richiesti!

Caso di studio: analisi dei dati sul mercato del lavoro in Power BI

Le offerte di lavoro negli ultimi 5 anni mostrano un trend in aumento.

All’aumentare degli anni di esperienza richiesti per un lavoro, cresce anche lo stipendio associato.

Ci sono molti valori mancanti nelle informazioni sugli stipendi.

Non c’è correlazione tra il livello della posizione (ad es. Entry level, Director, Internship) e gli anni di esperienza richiesti.

Data Science Manager è il ruolo più diffuso e richiesto nella data science.

Trend individuati con l’EDA

Caso di studio: analisi dei dati sul mercato del lavoro in Power BI

esercizio interattivo pratico