Анализ трудоустройства и зарплаты выпускников по направлениям подготовки
Описание
Всех студентов после окончания высшего учебного заведения определённо ждёт трудоустройство. Неважно, инженер или дизайнер, но с этим столкнётся каждый. Именно поэтому я решила провести анализ данных о трудоустройстве и зарплате тех, кто совсем недавно покинул ряды студентов и отправился в путешествие под названием «взрослая и самостоятельная жизнь».
Стилизация
Для оформления графиков я использовала небольшую палитру — тёмно-синий, отражающий серьёзность темы и символизирующий стабильность, светло-серый как элемент нейтральности и профессионализма и белый как отражение простоты и чистоты данных.
Для каждого графика я прописывала свой код, где везде указывала шрифты, тёмно-синие элементы для визуализации данных, и светло-серый фон, чтобы использвать везде основную цветовую палитру и отделять часть графика от мелких типографических элементов.
Графики
Начав работать в Google Colab и первым делом загрузив нужные библиотеки (pandas, matplotlib.pyplot, numpy) и сам датасет, я начала думать над графиками, размышляя о том, какие именно данные прекрасно подойдут для создания схем.
Решив использовать разные схема для демонстрации данных, я выбрала наиболее подходящие варианты, среди которых есть как точечные, так и столбчатые графики, которые мы часто можем встретить в тех же учебниках экономики. Кстати об учебниках — именно ими я вдохновлялась при работе с визуализацией (хотя вполне вероятно, что такие графики Вам больше напомнят школьную презентацию в Power Point).
На графике отчётливо видно, что в России с 2019 по 2023 гг. многие студенты закончили бакалавриат или специалитет.
Наглядный пример того, что при наиболее высокой зарплате в работу вовлечено большее количество молодых специалистов.
AI
Для создания кодов я использовала несколько нейросетей:
- Chad AI (https://chadgpt.ru/)
- TRYCHATGPT (https://trychatgpt.ru/)
Обложка создана с помощью Leonardo. ai (https://leonardo.ai/) и отредактирована в Photoshop
