人工智能简历筛选数据集AIResumeScreeningDataset-sohrabbahari
数据来源：互联网公开数据
标签：人工智能，简历筛选，数据集，机器学习，自然语言处理，招聘，职业发展，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自多个招聘平台的简历数据，记录了求职者的简历信息及其匹配的职位要求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家的招聘市场，特别是美国、欧洲和亚太地区。
数据维度：数据集包括求职者的姓名、联系方式、教育背景、工作经历、技能描述、项目经验、自我评价等变量，以及对应的职位要求、申请状态等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个招聘平台的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人工智能、机器学习及自然语言处理等领域的研究和应用，特别是在简历筛选、招聘匹配等任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于招聘流程优化、简历筛选算法、职业匹配模型等学术研究，如简历匹配度分析、招聘效率提升等。
行业应用：可以为招聘行业提供数据支持，特别是在简历自动筛选、职位匹配、人才推荐等方面。
决策支持：支持招聘流程的自动化和优化，帮助企业和招聘平台提升招聘效率和质量。
教育和培训：作为人工智能、数据科学及职业发展课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解简历筛选和职业匹配技术。
此数据集特别适合用于探索简历筛选和职业匹配的规律与趋势，帮助用户实现高效的简历筛选和精准的职位匹配，促进人力资源管理的智能化和高效化。
