Kısa bir not: Aşağıdaki çalışmayı en iyi bir masaüstü bilgisayardan inceleyebilirsiniz. Mobil cihazlarda görüntüleyemeyebilirsiniz.
Merhaba, Kariyer.net ArGe olarak veri görselleştirmeyi çok seviyoruz. Bir süre önce Tübitak B3Lab in düzenlediği konferansta anlık veri görselleştirme çalışmamızı yine burada paylaşmıştık. Henüz görmediyseniz şöyle buyurun.
20 milyondan fazla özgeçmişe ev sahipliği yapan Kariyer.net'in, oransal olarak Türkiye'nin gerçeklerine ayna tutabilecek bir yapıda olduğunu düşünüyoruz. Bu çalışmada elimizdeki milyonlarca iş tecrübesi verisini kullanarak, mesleklerdeki kadın-erkek dağılımını yıllara oranla inceledik. Özelikle ülkemiz kadınlarının zaman içerisinde iş gücüne katılımlarını görmek, bir çok meslekte daha baskın ya da kafa kafaya geldiğini görmek oldukça mutluluk verici. Ülkemizin her meslek kolunda birbirine daha yakın oranlar görmeyi diliyoruz.
Üstte gördüğünüz Kariyer.net verisine dayanarak oluşturulmuş grafik, rastgele seçilmiş pozisyonlar için 2018 yılı itibariyle kadın-erkek dağılımını göstermektedir. Bununla birlikte, 2017 yılına ait başka Türkiye kadın istatistiklerini merak ediyorsanız TÜİK'in İstatistiklerle Kadın 2017 araştırmasına göz atabilirsiniz.
Üst grafikte, kadınların iş gücü üstünlüğünü ele geçirdiği meslekleri, pozisyon kırılımları olarak gösterdik. Aşağıda ise pozisyonlara biraz daha üstten bakarak pozisyon gruplarına çevirdiğimiz bir yapıyı bulabilirsiniz. İstediğiniz alanları aratabilir ya da rastgele getir seçeneği ile diğer tüm grupları ayrıntılı inceleyebilirsiniz.
Fikirleriniz ve görüşleriniz bizim çok kıymetli. Bu çalışma hakkında yorumlarınız veya bizden istediğiniz benzer çalışmalar varsa lütfen paylaşmaktan çekinmeyin.
Notlar
- Çalışmada görülen veri, son 5 yıl içerisinde özgeçmişlerini güncellemiş, hala aktif ve aranabilen kişilerin, anonim hale getirilen iş tecrübelerinden hazırlanmıştır.
-
Proje için kullanılan veri, ~9 milyon farklı özgeçmişin ~18 milyon iş tecrübesi kullanılarak hazırlanmıştır. İş tecrübelerinin veriye eklenebilmesi için, en az 3 ay - en fazla 25 yıl ilgili pozisyonda çalışılmış olması gerekliliği aranmıştır. İş tecrübeleri için bir diğer eleme kriteri de, o pozisyonun o yıl boyunca en az 5 farklı kişide görülmesi gerekliliğidir.
- Veri Analizini Python ile gerçekleştirdik. Verinin görselleştirilmesinde d3.js javascript kütüphanesi ve datawrapper veri görselleştirme aracı kullanılmıştır. İnteraktif sunum için burada yer alan çalışma kullanılmıştır. Veriyi araştırma, bilgi çıkarma ve görselleştirme konularına meraklıysanız Nathan Yau'nun bu sitesini kesinlikle tavsiye ediyoruz.
Bonus:
Son olarak bir efsane haline gelmiş "Makine Mühendisi" çalışma verisini inceleyelim dedik :). Görünen o ki efsane kendisini veri ile doğruluyor. Ciddi bir farkla, erkekler bu meslekte çok daha baskın gözüküyorlar. Ancak!
Veriyi daha yakından icelediğimizde, 2015'ten sonra bu oranda ufakta olsa azalma trendi görülebiliyor. Merak eden arkadaşlarımız için veriyi en iyi temsil edecek doğruyu hesapladık. Buna göre, eğer trend bu şekilde devam ederse yaklaşık 2275 yılında eşit bir dağılım görülebilecek.
 |  |
|
Hem erkek hem kadın verilerinin tüm trendini analiz ederek, önümüzdeki yıllarda bu oranın eşitlenme şansı var mı araştırdık.
Buna göre 2275 yılı gibi ülkemizde eşit oranda kadın ve erkek Makine Mühendisi görebiliriz gibi duruyor. :)
|