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.

Analisi del mercato del lavoro in Tableau

Opzioni

In Scope

Out of scope

Domande EDA da porsi

Importazione dei dati

EDA iniziale

Analisi delle tendenze degli annunci di lavoro

Filtrare i titoli di lavoro

Stipendio vs. anni di esperienza

Options

True

False

Tendenze emerse con 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

In questo caso di studio su Tableau, esplorerai un dataset reale di offerte di lavoro per ricavare insight per un’azienda di reclutamento fittizia chiamata DataSearch. Mettendo a frutto ciò che hai imparato nei corsi precedenti, userai tecniche di visualizzazione per indagare i dati e scoprire quali competenze sono più richieste per data scientist, data analyst e data engineer.

Comincerai importando e ripulendo un dataset, assicurandoti che sia pronto per l’esplorazione. Poi userai filtri e campi calcolati per costruire visualizzazioni efficaci dei tuoi risultati, consentendo l’analisi dei trend. Infine, riunirai tutto grazie alle potenti funzionalità di dashboard di Tableau, così da poter rispondere alle domande del team di DataSearch.

Mettendo in pratica le tecniche apprese finora, questo caso di studio su Tableau ti offre l’opportunità di lavorare concretamente con un insieme di dati. Al termine del corso, ti sentirai più sicuro nell’uso di Tableau per presentare i tuoi insight sui dati.


<h2>Metti in pratica le tue competenze con un caso di studio Tableau</h2>
In questo caso di studio di Tableau, darai un'occhiata a un set di dati reali su annunci di lavoro per trovare informazioni utili per una società di reclutamento immaginaria chiamata DataSearch. Usando quello che hai imparato nei corsi precedenti, userai tecniche di visualizzazione per analizzare i dati e capire quali competenze sono più richieste per i data scientist, i data analyst e i data engineer.
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<h2>Usa Tableau per capire meglio i tuoi dati</h2>
Inizierai importando e pulendo un set di dati, assicurandoti che sia pronto per l'esplorazione.
Poi userai filtri e campi calcolati per creare visualizzazioni significative dei tuoi risultati, che ti permetteranno di fare analisi delle tendenze.
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<h2>Crea dashboard Tableau per mostrare il tuo lavoro</h2>
Infine, metterai tutto insieme usando le fantastiche funzionalità del dashboard di Tableau, così potrai rispondere alle domande del team DataSearch.
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Mettendo in pratica le tecniche che hai imparato finora, questo caso di studio Tableau ti dà la possibilità di fare un po' di pratica con un set di dati. Una volta finito il corso, ti sentirai più sicuro nell'usare Tableau per presentare le tue intuizioni sui dati.

Creating Dashboards in Tableau

In questo studio, userai tecniche di visualizzazione per scoprire le competenze più richieste per i dati.

Caso di studio: analisi dei dati del mercato del lavoro in Tableau

Analista dati in Tableau

Le offerte di lavoro negli ultimi 5 anni sono in crescita.

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

Ci sono molti valori vuoti per le informazioni sugli stipendi.

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

Data Science Manager è il ruolo più popolare e richiesto in data science.

Tendenze emerse con l'EDA

Caso di studio: analisi dei dati del mercato del lavoro in Tableau

esercizio interattivo pratico