Заходишь на хедхантер, хочешь узнать, что происходит на рынке, доказать бабушке, что у тебя нет работы из-за рынка, а не что ты л̶е̶н̶т̶я̶й̶ (ты просто проводишь альтернативный образ жизни) или хочешь найти стажировку на целых 8 тыс. (до вычета НДФЛ). Приходится каждый раз настраивать кнопки (вилка зарплаты, должность, город и т. д и т. п). И так каждый раз, каждый день…

Тогда вдруг приходит в «башку»: “Так дальше быть не может!”. Я же знаю Python (купил же курс за 1.99$ на Udemy), наверняка уже кто-то написал api. Забыл рассказать, что у меня есть черный пояс с google-fu?

Ну что, ребята? Поехали!

Парсим на Python

HeadHunter (hh.ru) позволяет найти работу в России и самая это качественная база вакансий. И еще написали api. О боже, какая страница! Немного погуглил и вот получилось написать отличний парсер.

https://gist.github.com/fuwiak/9c695b51c33b2e052c5a721383705a9c

#код с ссылки запускаем так (BASH) python3 hh_parser.py

В итоге мы получили файл csv с назнанием указанным в job_title(line 9).
В указанном коде, будет загружен один файл с вакансиями с фразой
«Data Analyst» и «data scientist», если хотите отдельно поменяйте строку на

job_title=['Data Analyst', 'Data Scientist']

Тогда вы получаете 2 файла с етими названиями.
Что интересно, есть другие оператора чем «and». Можно об этом почитать:

https://hh.ru/article/309400
Какой кайф, правда?

What time is it? Its Pandas Time!

Собранные таким образом объявления были разделены на группы в соответствии с информацией, содержащейся в содержании объявлений, или описанием их метаданных типа город, позиция, вилки зарплаты, категория вакансии — здесь одно объявление может принадлежать нескольким категориям.

Сейчас займусь данным, которые связанные с data scientist. Я пользуюсь jupyter-notebook, если вы еще его не знаете лучше нажмите ctrl+w(cmd+w мaжорский вариант), там все четко объяснено.

Госпаде, что делать? Колонка с назнанием “Unnamed”. Не бойся детка, все получится.

Здесь очень прикольно, но уже достало ждать ответа на вопрос “сколько же бабла у «саентолога»?” https://gist.github.com/fuwiak/2b1f598dc4b577e91c3294579025bb5f

Наконец-то узнали, около 150 тыс рублей, как ожидаемо.

Для средней зарплаты у меня были такие условия:

• не считал вакансии, в которых нет указанной зарплаты (df.salary.dropna)
• взял только зарплаты в рублях
• если была вилка, тогда взял среднее значение (например, вилка от 10000 rub до 20000 rub → 15000 rub).

А что если не получаешь таких денег? Осталось спросить начальника:

Бонус

Кому нужны джуны? (красный цвет добавил в GIMP, уже рассказывал кем считает меня бабушка?).