Nikita_Mikhalev_AT-19

main.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+
+def calculate_mismatches_between_profession_and_qualification(data):
+    result = 0
+    for (job, qualification) in zip(data["jobTitle"], data['qualification']):
+        if not check_substring(job, qualification) and not check_substring(qualification, job):
+            result += 1
+    return result
+
+
+def check_substring(substring, string) -> bool:
+    words = substring.split(' ')
+    for word in words:
+        if word in string:
+            return True
+
+    return False
+
+
+def get_profession_top_by_parameter(data, profession, first_parameter, second_parameter):
+    workers = data[data[first_parameter].str.contains(profession)]
+    return workers[second_parameter].value_counts().head(5)
+
+
+works = pd.read_csv('works.csv').dropna()
+works_lower = works.apply(lambda record: record.astype(str).str.lower())
+
+count_mismatches = calculate_mismatches_between_profession_and_qualification(works_lower)
+print(count_mismatches)
+print(works.shape[0])
+
+managers_top = get_profession_top_by_parameter(works_lower, "менеджер", "jobTitle", "qualification")
+print(managers_top)
+engineers_top = get_profession_top_by_parameter(works_lower, "инженер", "qualification", "jobTitle")
+print(engineers_top)

report.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# Анализ данных
+
+### 1. Количество несовпадений профессий и должностей.
+Всего 1068 человека, у 794 из которых обнаружено несовпадение.
+
+### 2. Топ-5 образований для менеджеров.
+
+|Образование|Количество|
+|---|---|
+|бакалавр|11|
+|менеджер|10|
+|специалист|6|
+|экономист|6|
+|экономист-менеджер|4|
+
+### 3. Топ-5 работ для инженеров.
+
+|Работа|Количество|
+|---|---|
+|заместитель директора|3|
+|главный инженер|3|
+|ведущий инженер-конструктор|2|
+|инженер лесопользования|2|
+|директор|2|