This dataset provides insights into data science job salaries from 2020 to 2024, including information on experience levels, employment types, job titles, and company characteristics. It serves as a valuable resource for understanding salary trends and factors influencing compensation in the data science field.

Features:

Usage:

• This dataset can be utilized for analyzing salary trends and variations in data science jobs over time and across different demographics.
• It can aid in benchmarking salaries, understanding the impact of factors such as experience level and company size on compensation, and informing career decisions in the data science field.

License:

This data set is made available by ai-jobs.net Salaries. Thank you for aggregating this information!

Le fichier « postes » décrit le poste de travail, les caractéristiques individuelles du salarié, et quelques informations sur l’employeur provenant du Répertoire des entreprises et des établissements. Le fichier « salariés » décrit les caractéristiques du salarié, de son poste principal ainsi que des données récapitulatives tous postes confondus : rémunérations, heures salariées, total des indemnités de chômage.

Geographic coverage

National coverage

Analysis unit

households/individuals

Kind of data

survey

Frequency of data collection

Yearly

Sampling procedure

Sample size:

Pôle Emploi - ROME - Grands Domaines

Data

These data present the main raw labour market series.

The data are rounded to 100. There may therefore be slight differences between the sum of the disaggregated data and the aggregated series.

The ages used for the different series are the average ages during the quarter (average age of the job seeker over the 3 months considered).

Only data relating to the field ‘Metropolitan France’ have been labelled by the Autorité de la statistique publique for the period 2021-2026.

Definition

Full documentation on data on registered jobseekers and vacancies collected by Pôle emploi is available on the Dares website (see document Methodological documentation - Jobseekers).

Field

• the geographical grouping ‘**** Metropolitan France’ includes all the French territories on the European continent (96 departments);
• The geographical grouping ‘France’ includes metropolitan France and the overseas departments/regions (DROM), with the exception of Mayotte.

Source

The data are taken from the files of the Monthly Labour Market Statistics (MLTS) of Dares and Pôle emploi.

Warnings

In addition to labour market developments, data on jobseekers can be affected by a number of factors: changes to the rules on compensation or support for jobseekers, procedural changes, incidents. A document presents the main procedural changes and incidents affecting the statistics of jobseekers since 2011 (see document Incidents and procedural changes).

Recent incidents and procedural changes

Since 2022: Number of jobseekers in categories A and BC and reasons for leaving In January 2022, the month-end update procedure for jobseekers was improved for young people under 26 years of age. This was extended to young people under the age of 30 in February 2022. The new update form was introduced in stages during 2022 for jobseekers aged 30 or over in the various regions (see document Incidents and procedural changes). This development has a lasting downward impact on the number of jobseekers in category A, in return for a slight increase in departures from the lists at the time of the transition to the updated version, and a lasting increase in categories B and C linked to the better declaration of hours of reduced activity and a slight increase in departures from the lists at the time of the transition of the region to the updated version.

In total, switching to the new update form would lead to a cumulative decrease of 105 000 jobseekers in category A between January and November 2022, increasing the number of jobseekers in categories B and C by 90 000 and exits by 15 000. The evolution of the update form also leads to a lasting change in the distribution of outflows by reason. In particular, with the new discounting script, there are more outflows due to non-discounting, while re-employment is reported less often: the share of discount defaults in outflows increases by 6 points and the share of re-employment decreases by 6 points.

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3. StackShare: Access StackShare datasets to make data-driven technology decisions.

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These data relate to jobseekers registered on average during the quarter at Pôle emploi in categories A, B, C by sex, by age group and by municipality (based on the Official Geographic Code, as of 1 January 2022), for the 4th quarters over a rolling 10-year period. They are raw and rounded to a multiple of 5. There may therefore be slight differences between the sum of the disaggregated data and the aggregated series. Annual developments should be taken with caution: on small municipalities, the effect of rounding can be significant and the annual evolution is then very impacted. For example, a municipality that sees an increase in the number of jobseekers from 17 to 18 (an increase of 6 %) will have staff numbers rounded up to 15 and 20, i.e. an increase of 33 %. The ages used for the different series are the ages at the end of the month (age that the job seeker will have at the end of the month in question). For each of the communes, the region and the department to which they belong are specified. Definition Full documentation on data on registered jobseekers and vacancies collected by France Travail can be found on the Dares website (see document Methodological documentation - Jobseekers). Information on the Official Geographic Code is available on the INSEE website. Field the geographical grouping ‘**** Metropolitan France’ includes all the French territories on the European continent (96 departments); The geographical grouping ‘France’ includes metropolitan France and the overseas departments/regions (DROM), with the exception of Mayotte. Source The data are taken from the files of the Monthly Labour Market Statistics (STMT) of Dares and France Travail.

End-of-month job seekers (DEFM) by gender - ABC category - raw data

Type of data: gross

Category ABC: all jobseekers required to make Positive acts of job search

Metropolitan France data are in thousands

Source: Pôle emploi, Dares, Direccte - reprocessing Pôle Prospectives and observation of the economic changes in CARIF-OREF

Frequency: monthly

Graph and download economic data for Employment Level (CE16OV) from Jan 1948 to Feb 2025 about civilian, 16 years +, household survey, employment, and USA.

The concept of a pool of employment is often used generically to define the area of influence of a particular economic cluster. It corresponds to a finer division of employment areas. Sometimes, an employment pool corresponds exactly to an area of employment.The exact determination methodology is not communicated by INSEE.The Melchior site gives this definition: INSEE has defined areas of employment, but the concept of employment basin (perimeter used by the Ministry of Labour) does not have a clear definition. Basins are subdivisions of employment areas and may constitute local policy frameworks for public authorities.

Geographic coverage

National coverage

Analysis unit

households/individuals

Kind of data

survey

Frequency of data collection

Quarterly

Sampling procedure

Sample size:

Djinni Dataset (English Job Descriptions part)

  Overview

The Djinni Recruitment Dataset (English Job Descriptions part) contains 150,000 job descriptions and 230,000 anonymized candidate CVs, posted between 2020-2023 on the Djinni IT job platform. The dataset includes samples in English and Ukrainian. The dataset contains various attributes related to job descriptions, including position titles, job descriptions, company names, experience requirements, keywords… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/lang-uk/recruitment-dataset-job-descriptions-english.

Geographic coverage

National coverage

Analysis unit

households/individuals

Kind of data

survey

Frequency of data collection

Quarterly

Sampling procedure

Sample size:

Part Time Employment in the United States increased to 28511 Thousand in February from 27901 Thousand in January of 2025. This dataset provides - United States Part Time Employment- actual values, historical data, forecast, chart, statistics, economic calendar and news.

L'Enquête sur la population active (EPA) fournit des estimations de l'emploi et du chômage, lesquelles figurent parmi les mesures les plus actuelles et les plus importantes de la performance de l'économie canadienne. Parmi les principales séries de données économiques mensuelles, les estimations axées sur l'EPA sont les premières à être rendues publiques, les résultats de l'enquête étant diffusés 13 jours seulement après la fin de la collecte des données. L'EPA, conçue à la suite de la Deuxième Guerre mondiale, a pour objectif de répartir la population en âge de travailler en trois catégories qui s'excluent mutuellement, à savoir celles des personnes occupées (des employés), des chômeurs et des inactifs, ainsi que de fournir des données descriptives et explicatives sur chacune de ces catégories. Les données de l'EPA sont utilisées pour produire le très connu taux de chômage ainsi que d'autre indicateurs de base du marché de travail tel que le taux d'emploi et le taux d'activité. L'EPA procure également des estimations de l'emploi selon la branche d'activité, la profession, le secteur public ou privé, le nombre d'heures travaillées et davantage. D’autres sujets incluent les salaires, la couverture syndicale, la permanence de l'emploi et la taille du lieu de travail. Il est possible de croiser ces séries selon une variété de caractéristiques démographiques. Il s'agit d'un fichier mensuel, et les données disponibles remontent à 1976. Pour une liste complète et une description des variables de l'EPA, veuillez consulter le Guide de l'Enquête sur la population active, disponible sous la section Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration ci-dessus. Note : Puisque les valeurs manquantes sont retirées de cette série de données, toute forme de non-réponse (ex. enchaînement valide, non déclaré, ne sait pas, refus) ne peut être identifiée comme manquante. L'étiquette « Sysmiss » dans la section statistiques indique le nombre d'enregistrements de non-réponse pour chacune des variables, tandis que la valeur « Valid » indique le nombre d'enregistrements de réponses pour chacune des variables. Pour chacune des variables, le total d'enregistrements comprend les valeurs « Sysmiss » ainsi que « Valid ». Révision de l'Enquête sur la population active (EPA): Les estimations de l'EPA étaient auparavant basées sur les estimations de la population du Recensement de 2006. Dorénavant, les données de l'EPA ont été rétroactivement ajustées jusqu'en 2001, pour refléter les estimations de la population du Recensement de 2011.

Note : Étant donné que les valeurs manquantes n'apparaissent pas dans ces ensembles de données, toute forme de non-réponse (e.g. saut valide, indéterminé) ou ne sais pas/refus ne peuvent pas être codées comme manquantes. L'étiquette "Sysmiss" dans la section statistique indique le nombre de records non-réponse pour chacune des variables et la valeur "valide" dans la section des statistiques indique que le nombre de records de répondants pour chaque variable. Le nombre total de records pour chaque variable est compris dans les deux, soit le "Symiss" et dans les "valeurs valides" L'Enquête sur la population active (EPA) fournit des estimations de l'emploi et du chômage, lesquelles figurent parmi les mesures les plus actuelles et les plus importantes de la performance de l'économie canadienne. Parmi les principales séries de données économiques mensuelles, les estimations axées sur l'EPA sont les premières à être rendues publiques, les résultats de l'enquête étant diffusés 13 jours seulement après la fin de la collecte des données. L'Enquête canadienne sur la population active a été conçue à la suite de la Deuxième Guerre mondiale pour répondre à un besoin en données fiables et à jour sur le marché du travail. Était alors requise, de façon urgente, de l'information concernant les changements radicaux qu'avait entraînés pour le marché du travail la transition d'une économie de guerre à une économie de paix. L'EPA a pour objectif de répartir la population en âge de travailler en trois catégories qui s'excluent mutuellement, à savoir celles des personnes occupées, des chômeurs et des inactifs, ainsi que de fournir des données descriptives et explicatives sur chacune de ces catégories. Les données de l'EPA sont utilisées pour produire le très connu taux de chômage ainsi que d'autre indicateurs de base du marché de travail tel que le taux d'emploi et le taux d'activité. En plus, l'EPA procure également des estimations de l'emploi selon la branche d'activité, la profession, le nombre d'heures travaillées et davantage. Il est possible de croiser ces séries selon une variété de caractéristiques démographiques. Des estimations sont diffusées pour le Canada, les provinces, les territoires et pour plusieurs régions infraprovincial. Pour les employés, des séries sur les salaires, la couverture syndicale, la permanence de l'emploi et la taille du lieu de travail sont également disponibles. Ces données sont utilisées par les différents paliers de gouvernements pour évaluer et planifier les programmes d'emploi au Canada. Les taux de chômage régionaux sont utilisés par Développement des ressources humaines Canada pour déterminer l'admissibilité au régime d'Assurance-emploi, de même que le niveau et la durée des prestations pour les personnes qui vivent à l'intérieur d'une région d'assurance-emploi donnée. Ainsi, les données sont utilisées par les économistes du marché du travail, les analystes, les consultants, les planificateurs, les prévisionnistes ainsi que les universitaires et ce, autant du secteur public que privé.

This dataset uses seasonally adjusted data from the US Bureau of Labor Statistics to present information on Maryland's labor force participation rate, employment rate, and unemployment rate.

Emploi en 2011 en Aquitaine par secteur d'activité et évolution 2006-2011 selon le zonage en aires urbaines.

Geographic coverage

National coverage

Analysis unit

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survey

Frequency of data collection

Quarterly

Sampling procedure

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