반응형 분류 전체보기462 [네이버] 사이트영역 크롤링2 import urllib.request #URL불러오기 위한 임포트from bs4 import BeautifulSoup naver_mobileURL = 'https://m.search.naver.com/search.naver?display=15&doc_sources=&ie=utf8&nso=so%3Add&qdt=&query=%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0&qvt=&sm=mtb_pge&sort=1&source=0&srcharea=0&start='naver_mobileURL_behind = '&where=m_site' #기본 URL에 변수 생성 """ 크롤링할 URL 웹페이지 생성 및 파일저장""" result1 = []for num in range(0, 28) : num +.. 2017. 1. 11. [네이버]사이트 URL 크롤링 import urllib.request #URL불러오기 위한 임포트from bs4 import BeautifulSoup naver_mobileURL = 'https://m.search.naver.com/search.naver?display=15&doc_sources=&ie=utf8&nso=so%3Add&qdt=&query=%ED%8C%A8%EC%85%98&qvt=&sm=mtb_pge&sort=1&source=0&srcharea=0&start='naver_mobileURL_behind = '&where=m_site' #기본 URL에 변수 생성 """ 크롤링할 URL 웹페이지 생성 및 파일저장""" result1 = []for num in range(0, 100) : num +=1 result1.append.. 2017. 1. 11. 데이터 분석을 통해 세상을 알아보자. 이제 정량화된 수치 분석을 통해서 세상을 바라볼 수 있을까.정부 통계도 계속 공개를 하고 있고, api를 통해 다른 데이터 쓰는 방법도 알게 되었고,, 결국 내가 알아보고자 하는 데이터를 수집하는데도 어느정도의 시간 소요가 줄어든 점도 사실이다. 앞으로 분석기법과 함께 세상과 관련된 분석도 함 해 보고 싶다. 물론 데이터 마이닝 등 공부하기엔 아직도 태산처럼 많지만.. 이제 세상 수치를 데이터로 함 읽어보자. 그리고 거기에서 인사이트도 얻어보자. 2017. 1. 11. 데이터 분석 채용시장 트렌드? 한 취업 사이트에서 키워드 "데이터 분석" 검색결과를 기준으로 함 조사를 해봤다. 물론, 기간은 2017년 1월 11일에 나오는 것이기 때문에, 상당히 정확하기 않다. 그냥 1월달에 나오는 데이터 분석과 관련된 취업 분야는 어떠한지 궁금했기 때문이다. 그런데 이걸 월별로 계속 분석해서 본다면 현재 데이터 분석 분야에서 가장 필요로 하는 스펙이 무엇인지를 파악하기 용이할 것 같다. 정규직 계약직 파견직 인턴직 87.1% 9.3% 2.1% 1.5% -> 고용동향에서는 정규직이 압도적으로 많았으며, 이는 경력직을 대거 많이 뽑기 때문에 그러지 않았나 싶다. 신입으로 들어갈 수 있는 분야는 소수의 정규직 및 계약직 미만 직업들이기 때문에, 최대 15%~20%정도로만 신입으로 취업할 수 있지 않나 싶다. (물론 .. 2017. 1. 11. 이전 1 ··· 108 109 110 111 112 113 114 ··· 116 다음 반응형