تحليل مهارات ورواتب وظائف البيانات – Data Science Skills & Salary Analysis (Excel)
تفاصيل العمل
هذا المشروع عبارة عن تحليل شامل لسوق عمل وظائف البيانات لعام 2023 باستخدام تقنيات Excel المتقدمة مثل Power Query، Power Pivot، PivotTables، PivotCharts، وDAX.
يهدف المشروع إلى فهم تأثير عدد المهارات ونوعها على الرواتب، وتحليل الفروقات بين الدول، بالإضافة إلى تحديد أكثر المهارات طلباً وكيف تؤثر على الدخل.
أهداف المشروع
هل امتلاك عدد أكبر من المهارات يؤثر على الراتب؟
كيف تختلف الرواتب بين المناطق والدول؟
ما المهارات الأكثر طلباً في وظائف البيانات؟
ما أثر أعلى 10 مهارات على مستوى الدخل؟
? التقنيات المستخدمة في Excel
Power Query (استخراج وتحويل البيانات ETL)
Power Pivot (إنشاء علاقات بين الجداول + Data Model)
PivotTables
PivotCharts
DAX لكتابة Measures متقدمة
تنظيف البيانات ومعالجتها
تفاصيل تنفيذ المشروع
1️⃣ هل المزيد من المهارات يعني راتب أعلى؟
استخراج البيانات الخام عبر Power Query من ملف data_salary_all.xlsx
تنظيف البيانات، تغيير الأنواع، إزالة الحقول غير المهمة، ومعالجة النصوص
إنشاء نموذجين:
كل بيانات الوظائف
المهارات لكل Job ID
التحليل أظهر:
علاقة إيجابية بين عدد المهارات والراتب
الوظائف المتقدمة والمتخصصة هي الأعلى دخلاً
2️⃣ تحليل الرواتب حسب المناطق
حساب Median Salary باستخدام PivotTables + DAX
مقارنة أمريكا مقابل بقية العالم
النتائج:
رواتب أعلى للوظائف التقنية في الولايات المتحدة
وظائف القيادة والـ seniority ذات دخل أعلى عالمياً
3️⃣ أكثر المهارات طلباً
بناء Data Model عبر ربط الجداول باستخدام Power Pivot
تحليل المهارات الأكثر تكراراً في وظائف البيانات
النتائج:
SQL وPython هما الأكثر انتشاراً
مهارات السحابة (AWS – Azure) تتزايد بشكل واضح
4️⃣ رواتب أعلى 10 مهارات
إنشاء PivotChart مركب (Clustered Column + Line Chart)
تحليل تأثير أهم المهارات على متوسط الرواتب
النتائج:
Python – SQL – Oracle مرتبطة برواتب أعلى
المهارات المكتبية (مثل Word وPowerPoint) ترتبط برواتب أقل
الخلاصة
هذا المشروع يوضح قدرتي على:
تنظيف البيانات وبنائها باستخدام Power Query
تحليل البيانات عبر Power Pivot وPivotTables
إنشاء Measures باستخدام DAX
تصميم لوحات تحليلية احترافية
استخراج Insights عملية من بيانات حقيقية لسوق العمل
نتيجة العمل: فهم أعمق للسوق، تحديد المهارات الأعلى قيمة، وتحديد اتجاهات الرواتب في وظائف البيانات.