职位招聘公告

如果你想了解如何通过数据提升招聘网站的职位推荐精度，这个项目的资料适合你。项目从爬虫开始，采集招聘网站的职位数据，利用BeautifulSoup清洗网页内容，用PySpark做大数据。分词部分，用结巴分词进行岗位，结合Echarts做数据可视化。项目还包括了利用LDA做职位相似度计算，配合机器学习的建模，能让你全面了解数据科学的流程，适合想提升数据挖掘和能力的你。通过这个实战项目，你可以快速掌握大数据、文本和可视化的基本技能，还能扩展到实际应用场景。其实操作过程中，你还得注意一些小细节，比如如何爬虫时的 IP 代理和隐私保护，确保项目合规。总体来说，项目覆盖了丰富的技术点，操作起来也挺有趣的，

详细介绍了MySQL版本的招聘系统中的行业与职位分类数据，包括分类等级的详细说明，可直接导入使用。内容涵盖了职位名称、上级分类及分类状态（启用或禁用）。

这是一个在线招聘系统，其中包含丰富的资源，可以为用户提供有价值的参考和借鉴。

这是一个相当不错的版本，带有详细的序列号。

抓取的内容包括腾讯招聘网站的社会招聘和校园招聘部分，适当修改代码后可获取完整数据。配置完成后，需手动调整settings.py中的数据库设置，并在首次运行时根据items.py中的插入语句手动创建表格。运行run.py即可开始正常抓取。

扁平结构 JSON 数据包含以下字段： id title pid

这是一个详尽的职位类别多级分类表，类似智联招聘系统使用的三级分类结构。数据完备，以CSV格式提供，方便直接导入使用，总计包含2000个职位类别。

在线求职不仅节省时间，还减少了日常繁琐的纸质打印工作。

该程序用于从招聘网站抓取数据。