📊 Анализ вакансий из HeadHunter

📌 Описание проекта

Данный проект посвящён анализу базы данных вакансий с сайта HeadHunter.
Используя SQL и Python (pandas), мы исследуем структуру данных, извлекаем ключевую статистику, визуализируем результаты и делаем выводы о рынке труда.

Проект включает:

• Предварительный анализ данных (EDA)
• Запросы к базе данных для извлечения информации
• Очистку и подготовку данных
• Построение визуализаций
• Итоговые выводы

---

📂 Структура проекта

Файл Project_2_final.ipynb содержит:

1. Markdown-блоки — описание шагов и комментарии.
2. SQL-запросы — для извлечения данных из таблиц:
   • vacancies
   • employers
   • areas
   • industries
3. Python-код — для обработки и анализа данных:
   • pandas
   • matplotlib / seaborn для визуализаций
4. Итоговый анализ — ответы на исследовательские вопросы и выводы.

---

🛠 Используемые технологии

• Python 3
• pandas — обработка и анализ данных
• matplotlib / seaborn — визуализация
• SQL — извлечение данных
• Jupyter Notebook

---

🚀 Как запустить проект

1. Клонировать репозиторий:

   git clone https://github.com/username/repo-name.git

2. Перейти в директорию проекта:

   cd repo-name

3. Установить зависимости:

   pip install -r requirements.txt

4. Открыть Jupyter Notebook:

   jupyter notebook Project_2_final.ipynb

5. Внести данные для входа в базу данных в блок кода №3

---

📊 Пример исследовательских задач

• Посчитать количество вакансий в базе.
• Определить количество работодателей.
• Найти топ-10 городов по количеству вакансий.
• Выявить средние зарплаты по профессиям.
• Построить распределения по уровням зарплат.