и посмотреть медиа
Data analysis - DA SQL
и посмотреть медиа
Анализ данных: SQL, Python.
Анализ данных: SQL, Python.
AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.
Про анализ данных: базы данных, SQL, Python и другое для аналитиков.
Действительно ли удаленка снижает зарплату? Это экспериментальный формат. Я буду брать реальные данные из открытых источников, формулировать насущную гипотезу и доказывать её с помощью разных аналитических методов Данные взяты с kaggle - Stack Overflow Annual Developer Survey 2025. Датасет представляет собой крупнейший опрос айтишников за 2025 год из разных стран мира на тему профессии. Включает в себя более 50 тысяч опрошенных человек и детализацию более чем по 170 параметрам. В датасете представлены профессии разработчиков, аналитиков, инженеров, менеджеров, администраторов. 🟠Стоит держать в голове, что: ▶️Опрос - это прежде всего срез данных по тем людям, которые согласились сами пройти опрос и прошли его. Информация по тем, кто в опросе НЕ участвовал, нам закономерно неизвестна. ▶️Ключевые поля в датасете - это ConvertedCompYearly (зарплата в USD) и RemoteWork (удаленка/гибрид/офис). Поэтому анализируемый датасет будет очищен от тех строк, где хоть 1 ключевое поле имеет значение NaN. ▶️Помимо ключевых полей будут учитываться поля: — MainBranch - основной вид деятельности — Age - возраст — Employment - тип занятости — EdLevel - уровень образования — WorkExp - опыт работы — DevType - специализация профессии — OrgSize - размер организации — Country - страна ▶️Также датасет будет еще дополнительно ограничен по параметрам: — MainBranch - мы будем учитывать только тех, у кого профессия разработчика - основной вид деятельности (не хобби и не подработка); — Employment - учитываются только люди, работающие по ТК или по B2B (без фрилансеров, самозанятых и пр) — Country - страна может очень сильно влиять на разброс зарплат, поэтому, чтобы чересчур не усложнять модель, возьмем только США. 🟠Итак, приступим. После применения всех фильтров (в т.ч. с NaN) получаем выборку 3880 человек. Но это еще не всё. Нужно также очистить датасет от аномалий по зарплате - будем брать только 1-99 перцентили, чтобы не было экстремальных нерепрезентативных перекосов. Получим диапазон зарплат от 9,460 USD до 651,200 USD в год и выборку около 3800 человек. И еще немного правок - сделаем группы побольше с помощью мэппингов. 🟠Основной план - построить множественную регрессию по log(ConvertedCompYearly) с контролем RemoteWork и остальных перечисленных параметров. Зарплата берётся в логарифме, потому что распределение доходов сильно скошено вправо, и лог-трансформация делает эффекты интерпретируемыми в процентах, а не в долларах. Посчитаем данные по мн. регрессии (OLS) и выведем summary с помощью библиотеки statmodels. Базовые значения - офисный формат работы, средний опыт, средний размер компании, профессия - разработчик. Остальные - по умолчанию. С базовыми значениями будет сравниваться эффект. ❗️Вывод: При прочих равных с учетом возраста, опыта, специализации, образования, размера компании - удаленка не снижает зп. Напротив - она её даже повышает в среднем на 15.2% относительно офиса. А гибрид повышает зп относительно офиса в среднем на 6.5%. Все результаты получились стат значимыми. Важно: это статистическая связь при контроле на несколько факторов, а не доказательство причинности. Не исключено, что часть эффекта объясняется неучтёнными переменными - например, регионами внутри США, конкретной компанией или индивидуальными переговорными навыками, которые не входили в модель. Также стоит учесть, что это всё - средний эффект. Далеко не факт, что, условно, для джуна и для сеньора удаленка будет давать по +15% к зп.
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!
The channel about technologies and gadgets for Azerbaijan. NewsITDevice reviews and useful tips on technotems.
Offensive-SECresources byoffensive security.OSCPCEH, hacking and cybersecurity in Telegram.