美国数据科学就业就业市场展望

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——美国数据科学就业市场预测头歌教学研究中心头歌人工智能专业系列课程项目概述项目概述项目概述数据科学的就业岗位1、数据产品经理2、数据运营3、算法工程师4、数据开发工程师。5、数据科学家项目概述数据科学的市场和人才需求项目概述项目概述项目概述谁被录用了？雇主在雇用数据科学家时想要什么样的人才？哪个地点的机会最多？雇主对数据科学家最想要的技能，工具，学位或专业是什么？数据科学家，数据工程师和数据分析师之间有什么区别？您是否可以开发一种有效的分类算法来区分上述三种工作类型？项目概述

数据集描述LinkedIn2018年8月的员工报告，数据科学技能的人才短缺151,717人

Kaggle在8月3日抓取了Indeed网站并收集了美国各地7,000个数据科学家工作的信息。收集的信息包括：公司名称，职位名称，位置，职位描述和公司评论数量等。数据集包含15个文件alldata：共6954行，5公司名称，职位名称，位置，职位描述和公司评论数量。头歌教学研究中心头歌人工智能专业系列课程全面推动学习者能力提升升级实践教学激发技术创新助力产业变革机器学习

——美国数据科学就业市场预测头歌教学研究中心头歌人工智能专业系列课程模型构建模型构建1、数据的探索性分析模型构建2、数据的探索性分析检查是否存在空的字符串。data_all.isnull().sum()模型构建3、查看城市岗位工作数量排名模型构建4、关键词抽取和文本标准化处理关键词抽取文本标准化文本标准化步骤：去除标点等符号去除停用词“the”、“a”、“an”、“that”、和“those”进行分词（将句子中的每个单词拆分开，生成list）由于文本中存在类似“requiredMinimum”这种两个词拼接在一起的错误。

我们需要根据大小写对其进行拆分。标准化前

标准化之后文本标准化处理前后对比模型构建jieba提取关键词的算法TF-IDF模型构建TextRank算法（1）分割文本T:T=[S1,S2,…,Sm]（2）保留每个句子的候选关键词。Si=[ti,1,ti,2,...,ti,n]（3）构建候选关键词图G=(V,E)，其中V为节点集，E是边（4）根据TextRank的公式，迭代传播各节点的权重，直至收敛。（5）倒序排序节点权重，得到最重要的T候选关键词。（6）在原始文本中标记候选关键词，若形成相邻词组，则组合成多词关键词。模型构建5、数据预处理（1）对离散值做独热编码处理：具体到本案例中就是工作城市属性。（2）数据归一化处理（3）通过doc2vec将岗位描述转变为向量，并插入到数据集中模型构建6、创建标签，划分训练集和测试集模型构建7构建模型使用随机森林模型来进行分类。由于因为随机森林参数——树的个数和树的最大深度的不同。我们使用网格搜索来进行超参数调优。网格搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果。头歌教学研究中心头歌人工智能专业系列课程全面推动学习者能力提升升级实践教学激发技术创新助力产业变革机器学习

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