学习指南

【任务描述】

      某知名招聘平台发现，近年来企业对数字化技能人才（如数据分析师、AI工程师）的需求激增，但平台上的岗位信息众多且格式不统一，无法快速分析行业趋势与技能要求。公司要求数据分析团队采集并解析热门岗位的招聘信息，生成《数字化人才需求洞察报告》，帮助企业优化招聘策略，并为求职者提供精准技能提升建议。

【核心问题与任务】

1.核心问题：

如何高效采集多源（不同招聘网站）的岗位数据？

如何从海量非结构化岗位描述中提取关键技能需求（如Python、SQL、机器学习）？

2.任务目标：

理论认知能力：

能清晰解释大数据的特点（海量、复杂结构、多源）。

能描述数据分析的核心目标及Python在其中的应用场景。

工具操作能力：

能独立安装并配置Web Scraper插件，完成基础数据采集任务。

能使用Jupyter Notebook创建并运行简单的数据分析代码片段。

问题解决能力：

能根据需求选择合适的数据采集方法，并验证数据质量。

【职业能力要求】

知识要求：掌握数据分析的基本概念、流程及核心方法，熟悉Python常用数据分析库，的功能与适用场景，理解数据分析在业务决策中的价值。

技能要求：了解运用基础统计方法分析数据分布与相关性；具备通过代码逻辑清晰呈现分析过程的能力。

态度要求：保持对数据真实性与分析逻辑的严谨性，主动验证数据质量与结果合理性；积极学习行业案例，协作沟通分析需求与结论。

【学习活动】

       根据“知识点PPT”和“知识点视频讲解”，完成：（１）任务实践操作（２）小组讨论（３）线上随学小练