Web Scraping de las posiciones de trabajo de Linkedin
En este proyecto he aplicado algunos conocimientos de scripting de Python para implementar las técnicas de web scraping con el fin de extraer información de la página de búsqueda de empleo de Linkedin. Para este paso, se utilizó el paqueteselenium.
El interés ha sido crear un conjunto de datos sobre estas informaciones:
- Lugar de trabajo
- Puesto de trabajo
- Empresa
- Enlace de anuncio
Una vez recopilados los datos, he utilizado esta información para trazar una nube de palabras de las palabras más comunes entre estos anuncios.
Para el segundo paso, quería mostrar las posiciones de trabajo en un mapa. Sin embargo, Linkedin no proporciona información sobre la posición. Por lo tanto, había utilizado el paquete BeautifulSoup para buscar a través de Google las direcciones de las empresas y luego usar una API de geocodificación, en este caso Nomatim, para recuperar la latitud y longitud de cada dirección para visualizarlas en el mapa usando Leaflet*.
Análisis de sentimientos de los datos de Twitter
En esta sección, se realizó un Análisis de Sentimiento en Twitter sobre la actual guerra en Ucrania desde el punto de vista de Europa del Este.
El interés ha sido crear un conjunto de datos que contenga la información de los tuits geolocalizados publicados del 18 al 26 de marzo.
