Data Professionals Survey
تفاصيل العمل
يحلل هذا المشروع استطلاعًا أُجري بين 630 متخصص بيانات عالميًا، حيث يغطي الجوانب الديموغرافية، والرضا الوظيفي، والتحولات المهنية، والرواتب حسب الدور الوظيفي، وتوزيع الصناعات، بالإضافة إلى التفضيلات مثل الأدوات ولغات البرمجة.
الأدوات:
Python (Pandas, NumPy)
Power BI
الخطوات:
تنظيف وهيكلة بيانات الاستطلاع الخام باستخدام Python.
بناء لوحة معلومات تفاعلية في Power BI لتحليل إجابات المشاركين.
إبراز الأنماط الرئيسية مثل الأدوات المفضلة، اتجاهات الرواتب حسب الوظيفة، والعوامل المؤثرة على الرضا الوظيفي.
معالجة البيانات:
البيانات الأولية كانت خام وغير متسقة، مما تطلب عمليات تنظيف متقدمة باستخدام Python:
توحيد المسميات الوظيفية ومستويات التعليم.
التعامل مع القيم المفقودة أو الغامضة.
دمج الردود في فئات منظمة.
تنفيذ عمليات تجميع وتحليل للردود متعددة الاختيارات.
التصور والتحليل:
بعد التنظيف، جرى عرض البيانات في Power BI مع التركيز على التفاعلية وسرد القصة التحليلية. تم تصميم لوحة التحكم لتقديم رؤى واضحة عبر عدة أبعاد مثل: الرضا الوظيفي، الرواتب، التعليم، الصناعة، والعوامل الوظيفية.
أهم الرؤى التحليلية:
الخصائص الديموغرافية:
متوسط أعمار المشاركين: 30 سنة.
التوزيع حسب النوع: 90% ذكور، 10% إناث.
التعليم:
الغالبية حاصلون على بكالوريوس (326) أو ماجستير (192).
نسبة قليلة جدًا حاصلة على دكتوراه أو دبلوم متوسط.
التحولات المهنية:
أكثر من 60% انتقلوا إلى مجال البيانات من وظائف أخرى.
مؤشرات السعادة:
الرضا عن الراتب: 4.3/10.
التوازن بين العمل والحياة: 5.7/10.
الإدارة: 5.3/10، الزملاء: 5.9/10.
الصناعات:
أبرز الصناعات: التكنولوجيا، التمويل، والرعاية الصحية.
الاستشارات والتعليم أقل شيوعًا.
صعوبة العمل والرواتب:
معظم المشاركين يرون أن العمل في البيانات متوسط الصعوبة.
المديرون ومهندسو البيانات يحصلون على أعلى الرواتب.
أولويات العمل:
أهم العوامل: التعاون، تعلم مهارات جديدة، والمشاريع المثيرة للاهتمام.
التوازن بين الحياة والعمل والثقافة المؤسسية أيضًا قيمت بدرجة عالية.
تفضيلات لغات البرمجة:
Python هي اللغة الأكثر تفضيلًا بوضوح.
النتائج:
هذا المشروع يُظهر القدرة على:
تنظيف وتحويل بيانات استطلاعات معقدة باستخدام Python.
بناء لوحة معلومات تفاعلية جاهزة للأعمال باستخدام Power BI.
استخراج رؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن يستفيد منها أقسام الموارد البشرية، مدراء التوظيف، والمحللون في الصناعات المختلفة.