بناء أداة Web Scraping احترافية لتحليل سوق عمل الـ Data Analyst في [Wuzzuf] باستخدام Python.

نوع العمل (Type of Work) : تطوير أدوات Python / استخراج البيانات (Web Scraping) / تحليل سوق العمل (Market Analysis). التخصص: كتابة سكريبتات مخصصة لسحب وتنظيم البيانات من المواقع الإلكترونية. الميزات الرئيسية للعمل (Key Features) : 1. دقة الاستخراج: استخدام مكتبات متقدمة (Requests, BeautifulSoup) للتعامل مع هيكل الصفحة وسحب البيانات المستهدفة بدقة. 2. الاستهداف المحدد: سحب بيانات وظيفية محددة (عنوان الوظيفة، اسم الشركة، رابط النشر، تاريخ النشر، سنوات الخبرة المطلوبة). 3. تنظيم البيانات: دمج البيانات المستخرجة في إطار بيانات (Pandas DataFrame) لتسهيل تنظيفها وتصديرها وتحليلها لاحقاً. 4. جاهزية للتحليل: إخراج البيانات في صيغة (CSV أو Excel) لتكون جاهزة للاستخدام المباشر في لوحات معلومات (مثل Power BI). طريقة التنفيذ (Methodology) : اللغة: Python. المكتبات المستخدمة: Requests لجلب محتوى الصفحة، BeautifulSoup لتحليل هيكل HTML، Pandas لمعالجة وتنظيم البيانات، Urllib.parse لتهيئة روابط البحث. الخطوات: 1. بناء الرابط الديناميكي للصفحات المستهدفة. 2. إرسال طلب HTTP (Request) لصفحة نتائج البحث. 3. تحليل هيكل HTML (Parsing) وتحديد الـ Divs (Containers) التي تحتوي على بيانات الوظائف. 4. استخراج التفاصيل المطلوبة لكل وظيفة بشكل منظم. 5. حلقة تكرارية (Loop) لتصفح عدد صفحات محدد (مثال: range(0, 5)). القيمة المضافة :توفير قاعدة بيانات منظمة وحديثة حول اتجاهات سوق عمل الداتا أناليست (مثل: الشركات الأكثر توظيفاً، المهارات الأكثر طلباً، توزيع الوظائف الجغرافي) يمكن أن تستخدمها الشركات لتوجيه استراتيجيات التوظيف أو للباحثين عن عمل لتحديد مسارهم.