Концепция
Выбор будущей профессии часто начинается с простого вопроса: «Сколько я буду зарабатывать?». Из-за этого школьники и студенты нередко ориентируются только на стартовые зарплаты, считая их главным показателем успешной карьеры. Однако реальная ситуация на рынке IT гораздо сложнее.
Для проекта были выбраны данные о зарплатах специалистов в сфере Data Science, чтобы показать, как на уровень дохода влияют не только профессия, но и опыт работы.
Процесс создания
Для работы был использован датасет «Data Science Job Salaries», опубликованный на платформе Kaggle:
Фрагмент датасета
На первом этапе данные были изучены и подготовлены для анализа. Из датасета были выбраны показатели, связанные с должностью специалиста, уровнем опыта и размером заработной платы. Для удобства сравнения была создана сводная таблица, на основе которой рассчитывались средние значения зарплат для различных профессий и уровней квалификации.
Визуализация данных выполнялась в сервисе RAWGraphs. Для инфографики были построены два графика: диаграмма, показывающая медианную заработную плату по профессиям в сфере Data Science, и столбчатая диаграмма, отражающая изменение дохода в зависимости от уровня опыта. После анализа результатов были сформулированы основные выводы и подготовлены тексты для инфографики.
Для выбора датасета, разработки структуры инфографики, интерпретации данных и создания мокапов и обложки использовался Chat GPT. На заключительном этапе все элементы были объединены в единую композицию и оформлены в общем визуальном стиле в Figma.
Финальная инфографика
Инфографика. Постер
Анализ показал, что наиболее высокие зарплаты в сфере Data Science получают специалисты руководящего уровня и архитекторы данных. При этом разница в доходах между отдельными профессиями часто оказывается меньше, чем разница между уровнями опыта.
Мокапы
Постер на доске в университете
Постер на улице
Выбирай путь, а не зарплату.
