Allgemeine Projektbeschreibung:

Die Marktanalyse mit WebCrawling und OpenAI liefert die Möglichkeit, die aktuellen Schwerpunkte potenzieller Kunden/Konkurrenten auf dem Markt zu identifizieren. Dies geschieht, indem Jobanzeigen durch dafür konstruierte WebCrawler extrahiert und sinnvoll gespeichert werden. Die anschließende Auswertung geschieht mithilfe von Azure OpenAI, womit die extrahierten Daten nach expliziten Themen durchsucht und versch. Unternehmen konkret verglichen werden können. Heraus kommen aussagekräftige Diagramme, die Unternehmen die Möglichkeit bieten, sich gezielt in für ihre Kunden interessante Richtungen zu entwickeln.

Persönliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten:

• Entwicklung von Web Crawling-Methoden mit Python zur Datensammlung
• Anwendung von Python zur Datenanalyse und -verarbeitung
• Durchführung explorativer Datenanalysen zur Identifikation von Mustern und Trends
• Einsatz von Azure OpenAI zur tiefen Analyse der Daten
• Kreation von Datenvisualisierungen zur Präsentation von Ergebnissen

Allgemeine Projektbeschreibung:

Skill-Kataloge, auch Skill-Bäume genannt, werden verwendet, um die Fähigkeiten und Kenntnisse von Mitarbeitern zu erfassen. Durch die dezentrale Pflege der Kataloge kommt es im Laufe der Zeit zu Redundanzen, Inkonsistenzen und Datenmüll.

Durch explorativen Datenanalyse können solche Datenqualitätsprobleme gefunden und behoben werden. Im Rahmen des Projektes wurde dies für die Skill-Kataloge zweier Firmen aus der IT-Branche durchgeführt.

Hierbei werden mithilfe von SQL und MS Power BI Daten ausgewertet, um Probleme zu identifizieren und Optimierungsmöglichkeiten grafisch aufzuzeigen. Konkret geht es um die Vorkommen und Zusammenhänge von Skills, dazugehörigen Stichworten, Rollen, sowie deren Ordnerstruktur in der Anwendung decídalo. Die Ergebnisse werden in einem interaktiven Power BI Dashboard präsentiert, welches eine genaue Identifizierung von Optimierungspotenzialen ermöglicht.

Persönliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten:

• Identifizierung von Optimierungspotential durch Sichtung der Daten
• Durchführung einer explorativen Datenanalyse zur Erkennung von Mustern
• Erstellung eines interaktiven Dashboards zur Visualisierung der Ergebnisse
• Auswertung der Daten zur Ableitung von Handlungsempfehlungen, beispielsweise durch Aufzeigen von Dopplungen, ungenutzten Skills, falschen Skilltags

Allgemeine Projektbeschreibung:

Das Projekt "Data-Driven Skill-Management" ist ein Konzept für die Consulting-Industrie. Durch den Einsatz von analytischen Methoden und Machine Learning wird ein datengetriebenes Skillmanagement ermöglicht, welches sowohl das Recruiting als auch die Entwicklung von Mitarbeitern verbessert. Die Visualisierung der Daten erfolgt über Power BI Dashboards, die eine schnelle und übersichtliche Analyse ermöglichen. Durch Clustering werden die Fähigkeiten der Mitarbeiter automatisch kategorisiert und können so gezielt eingesetzt werden. Das Projekt bietet somit eine effektive Lösung für Unternehmen, die ihre Mitarbeiter optimal einsetzen und weiterentwickeln möchten.

Persönliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten:

• Erstellung und Weiterentwicklung von Power BI Dashboards in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden
• Entwicklung von Machine Learning Algorithmen zum Clustering von Daten mithilfe von Python
• Beratung und Unterstützung bei der Anwendung von Topicmodellen
• Analyse von Daten und Erstellung von Reports zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen mit u.a. SQL, Python