| データの種類 |
グラフ
テキスト
数値
表
|
| データの変数（パラメーター）の変数名 |
募集先の企業名|業種|応募資格（経験、スキル、学歴など）|企業規模|求人の職種名|部署名|掲載期間|年収|仕事内容|URL|役職 |
| データの概要説明 |
データサイエンティストの求人情報一覧 ・データサイエンティストに求められるスキルや業務経験 ・求人先の業種や企業規模 ・年収などの待遇情報、など |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス |
１．形態素解析による頻出単語・話題の分析
２．年収を目的変数とした回帰分析
３．求人情報のコレスポンデンス分析 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） |
１．求人の頻出単語から、データサイエンティストの求人要件の傾向把握
２．年収Upのために、どのような経験、スキルを高めるべきか把握
３．経験、スキルのマッピングから、求人の傾向を把握 |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
学生のうちから、上記で求められる要件に対して、教育の機会を提供することで、短期的には採用率の向上、長期的には日本におけるデータ活用の促進に貢献できる可能性がある。 |
作成日：2014年11月14日 最終更新日：2014年11月14日
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2022年02月13日
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