目次
- 背景
- データ取得
- データを見てみた
- 所感と今後の予定
背景
転職活動をしている中、「転職お祝い金30万円プレゼントキャンペーン」という言葉に引っかかり、Qiita Jobsに登録しましたが、いざ使ってみたら、機能が少し足りないと思いました。
勤務地の絞り込みできなかったり、ページ数を分からなかったりなどがありました。
幸いのことで、求人の一覧のところで必要が情報が大体揃えているし、全ページ数が20ほどしかないし（手作業で取得）、Pythonで取得することにしました。
データの取得
大体の流れはこうです。
- Pythonで求人一覧のURLで内容をHTMLとして取得します
- 取得したHTMLで、beautiful soupを作り、タグなどを解析して必要な部分を切り取ります。
- 切り取った部分をJSONにして、Firebase cloud firestore に格納。
- 一方で、引継ぎの解析のためにローカルでcsvファイルとして保存。
合わせて294件の求人を取得しました。（これはおそらく全部？）
データを見てみた
利用したツールは、Pandas、Tableauです。
1点だけ先に言いたいのは、これからの内容はあくまでもQiita jobsの求人内容に基づき作成したものなので、IT業界全体の求人の反映は到底至りませんが、ご参考まで。
まず一番気になったのは、勤務地別の求人数です。
なるほど、東京都の求人数が圧勝したね。それで勤務地の絞り込みが必要ないわけかな？けど、U・Iターンやの地方求職する者たちには少し不便のような感じはあります。
次に、職種別の求人を見てみましょう。
TOP5には、Webアプリケーション、その他エンジニア、バックエンド、フロントエンド、インフラエンジニアでありました。Web系の仕事量がスマホ開発の仕事より人の需要が多く感じられます。
また、その他エンジニアとは何を求められているのかを見るために、その他エンジニア向けの求人にあるタッグと求人数の近いバックエンドエンジニアとフロントエンドエンジニアと比べてみました。
その結果、その他エンジニアにとって、JAVA、C++、C#、ゲーム、アニメーションなど技術タグ量が多いで、おそらく組み込み系、ゲーム開発などでしょうね。
ついでに、全求人の利用技術をまとめたところ、以下のようなヒットマップが得られます。
最後に、職種別の年収平均を確認していきますが、ここで注意したいのは、「年収平均」というのは単に年収上限と年収下限を平均で取ったものとします。
こちらの図で見ると、Webアプリケーションエンジニアの給料の範囲が大きいのが分かります。
また、フロントエンドとバックエンドと比べるとバックエンドエンジニアの方が年収平均が高いことが分かります。
所感と今後の予定
今回は初めてTableauを使用したことで、まだまだ可視化の図の作成に慣れないところが多いかもしれませんが、また機会がありましたら使いたいと思います。
Qiita Jobsから取得したデータでできることはまだまだあると確信しています。今日のところはデータの中身を探っただけだが、将来は
- AWS サービスを使用し、指定した職種に新しい求人が来ているかを見てくれるものを作ってみたいです。
- 今回は一覧で得られる情報しか使っていませんが、それぞれお求人詳細には必須スキルや、労働条件など、更なる情報がたくさんあるので、機械学習にも使えると思います。
また、今回の図面は以下のURLにて確認できます。
Tableau Public
最後までご覧いただきありがとうございました。