从Indeed刮取工作 该代码的目的 我为旧金山大学管理学院的一个项目编写了此代码。 该代码的目的是能够获取一个数据集，该数据集捕获来自Indeed的不同职位，可以对其进行分析以了解职位市场需求，职位，技能，行业和位置。 代码结构 导入所需的软件包。 加载作为代码输入的CSV文件，这些文件包含作业搜索和您在每个作业中寻找的关键字。 第1阶段-搜寻工作链接：此代码将创建所有工作搜索的数据集，并提供每个工作的链接。 第2阶段-删除职位的正文：此代码将在创建的数据集中提取每个职位的正文。 第3阶段-文本挖掘职位的正文：此代码将查找所需的关键字以及每项工作所需的最少年限。 阶段4-为工作分类：此代码将工作分为以下几类：工作名称，业务职能/部门和城市。 如何处理搜索和关键字CSV文件 这些文件充当代码的输入，从而使您可以根据需要更轻松地进行编辑。 在运行python代码之前，您应根据需要

可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。打开在浏览器中查看它。

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React本地背景工作 安排后台作业，这些后台作业在您的应用程序处于后台或什至在前台感到勇敢时运行您JavaScript。 即使该应用程序已关闭，作业仍将运行，并且默认情况下，该作业在重新启动后仍将保留。 这个库依赖于React Native的 ，目前仅在Android上支持。 在本机方面，它使用或 。 Firebase JobDispatcher（默认设置）：无法精确安排作业，并且根据Android API版本的不同，允许使用不同的period段。 FirebaseJobDispatcher是调度后台任务最省电的向后兼容方式。 通过将exact设置为true来设置AlarmMan

数据科学工作 在此项目中，Glassdoor的所有20,000个数据科学工作被刮除并用于对数据科学工作市场进行深入分析。 使用频率和相关薪水分析个人技能，软件和资格，以从雇主的角度确定不同属性的价值。 还制作了一篇论文，正在审查中，以供在《数据科学期刊》上发表。

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