Analysis of the Turkish job market and ict industry labor demands using web scraping
Web kazıma ile Türk iş piyasası ve bit sektörü işgücü taleplerinin analizi
- Tez No: 810945
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SELAMİ BAĞRIYANIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, web kazıma kullanarak Türk iş piyasası trendlerine kapsamlı bir analiz sağlar. Octoparse8'i kullanarak, LinkedIn ve Kariyer.net gibi çevrimiçi iş platformlarından zengin iş ilanları verileri çektik. Veriler daha sonra Python'un Pandas kütüphanesi kullanılarak hazırlandı ve temizlendi, bu süreçler içe aktarma, biçimlendirme, örnekleme, eksik değerlerin ele alınması, yinelenenlerin kaldırılması, veri türü dönüşümleri ve aykırı değerlerin ele alınması gibi işlemleri içerir. Analizimiz, şirket büyüklüğü, iş ilanı sıklığı ve talep gören programlama becerileri arasındaki ilişkiler de dahil olmak üzere iş piyasasındaki çeşitli ilişkileri ve birkaç hipotezi test etti. Daha büyük şirketlerle iş ilanı sayısı arasında pozitif bir korelasyon bulduk. Ayrıca, çalışmamız Türk pazarında en çok aranan programlama becerilerini, Javascript, SQL, HTML, C#, ve Python gibi, ve yüksek talep gören iş rolleri ve önemli iş büyüme oranlarına sahip sektörleri belirledi. Çeşitli veri görselleştirme tekniklerini, bar grafikleri, histogramlar, dağılım grafikleri, ısı haritaları, kutu grafikleri ve pasta grafikleri dahil olmak üzere, verileri vii grafiksel bir formatta sunmak ve iş piyasasındaki desenler, trendler ve içgörülerin daha iyi anlaşılmasını sağlamak için kullandık. Bu çalışmanın bulguları, sadece iş piyasası analizinde web kazıma ve veri toplama tekniklerinin uygulanması üzerine mevcut literatüre katkıda bulunmakla kalmaz, aynı zamanda iş piyasası ekosistemindeki çeşitli paydaşlar için, iş arayanlar, işverenler, eğitim kurumları ve politika yapıcılar dahil, değerli içgörüler sağlar. Çalışma, bu tür bir analizi gerçekleştirmede Python ve Jupyter Notebook'un gücünü gösterir ve Pandas, Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerin kullanışlılığını vurgular. Bu araştırma, gelecekteki tahmini iş piyasası modelleri için zemin hazırlar.
Özet (Çeviri)
This research provides a comprehensive analysis of Turkish job market trends using web scraping. Utilizing Octoparse8, we extracted a wealth of job postings data from online job platforms like LinkedIn and Kariyer.net. The data was then prepared and cleaned using Python's Pandas library, involving processes such as importing, formatting, sampling, handling missing values, removing duplicates, data type conversions, and outlier treatment. Our analysis tested several hypotheses and explored various relationships within the job market, including those between company size, job advertisement frequency, and in-demand programming skills. We found a positive correlation between larger corporations and the number of job ads. Furthermore, our study identified the most sought-after programming skills in the Turkish market, such as Javascript, SQL, HTML, C#, and Python, and highlighted high-demand job roles and sectors with significant job growth rates. v We employed various data visualization techniques, including bar plots, histograms, scatter plots, heatmaps, box plots, and pie charts, to present the data in a graphical format, facilitating a better understanding of patterns, trends, and insights in the job market. The findings from this study not only contribute to the existing literature on the application of web scraping and data aggregation techniques in job market analysis, but also provide valuable insights for various stakeholders in the job market ecosystem, including job seekers, employers, educational institutions, and policymakers. The study demonstrates the power of Python and Jupyter Notebook in conducting such an analysis, highlighting the utility of libraries like Pandas, Matplotlib, and Seaborn. This research lays the groundwork for future predictive job market models.
Benzer Tezler
- İşbaşı eğitim programının işgücü piyasası ile uyumu: Kırşehir ili örneği
An analysis of the alignment between on-the-job training programs and labor market requirements: The case of Kırşehir province
BİNNAZ DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
EkonomiKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALE KIRMIZIOĞLU
- İş güvenliği tazminatlarının TMS 37'ye göre raporlanması ve perakende sektöründe dipnot analizi
The reporting of job security compensations and footnote analysis in retail sector according to IAS 37
REMZİ AYDIN
- Türkiye iş kurumu tarafından uygulanan işbaşı eğitim programlarının istihdama etkileri
The effects of on-the-job training programmes on employment applied by Turkish employment service
ERSİN ERİŞMİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF KARABULUT TEMEL
- Okuldan işe geçiş: Türkiye'de eğitimden ayrılan gençlerin işgücü piyasası ile bütünleşmesi
School-to-work transition: The integration of young school leavers into Turkish labour market
BURAK FAİK EMİRGİL
Doktora
Türkçe
2019
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriBursa Uludağ ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM IŞIĞIÇOK