تحليل سوق العمل لوظائف "محلل البيانات" في مصر والسعودية (Scraping & Dashboard)

قمت بالتعاون مع فريقي التقني بتنفيذ مشروع متكامل لتحليل سوق العمل الخاص بمحللي البيانات (Data Analysts) في أكبر سوقين بالمنطقة العربية (مصر والسعودية). هدف المشروع هو تقديم رؤى تحليلية مبنية على البيانات لمساعدة الباحثين عن عمل وأصحاب القرار في فهم اتجاهات التوظيف الحالية. مر المشروع بعدة مراحل تقنية احترافية: جمع البيانات (Web Scraping): استخراج بيانات الوظائف الحية من منصة LinkedIn بدقة، مع التركيز على المسميات الوظيفية، المواقع الجغرافية، ونمط العمل. إدارة قواعد البيانات (SQL): بناء قاعدة بيانات منظمة وتصميم استعلامات (Queries) معقدة لتنظيف البيانات وتصنيفها وتحضيرها للتحليل. التحليل الإحصائي: إجراء تحليل إحصائي وصفي شامل لفهم توزيع الوظائف، وقياس التشتت (Standard Deviation) والمتوسطات، لتحديد مدى تباين الفرص بين أنماط العمل المختلفة. العرض التفاعلي (Streamlit Dashboard): تطوير لوحة تحكم تفاعلية باستخدام مكتبة Streamlit لعرض النتائج عبر رسوم بيانية (Visuals) توضح: توزيع الوظائف جغرافياً بين مصر والسعودية. تحليل أنماط العمل (عن بُعد، من مقر الشركة، دوام جزئي). قائمة الشركات الأكثر نشاطاً في التوظيف. أبرز نتائج التحليل: توازن السوق: وجدنا توازناً دقيقاً في عدد الفرص بين مصر والسعودية بنسبة (50% لكل منهما)، مما يعكس نشاطاً متساوياً في التحول الرقمي. مرونة العمل: رصدنا توجهاً ملحوظاً نحو العمل عن بُعد بنسبة تقترب من 29%، رغم سيطرة العمل الميداني بنسبة 47%. نشاط الشركات: تحديد الشركات القائدة في سوق التوظيف مثل Jobgether و Master Works. الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python: (Scraping & Data Processing). SQL: (Database Management & Querying). Streamlit: (Interactive Dashboarding). Statistics: (Descriptive Analysis, Standard Deviation, Means).