Strategeion公司招聘系统简历技能数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：招聘,机器学习,简历,技能,公平性,偏见,人口统计,职业,PARiS,Strategeion
数据概述：
本数据集模拟了Strategeion公司在“机器招聘”案例研究中使用的简历数据，旨在用于探讨机器学习中的公平性问题。数据集包含两部分，分别为用于训练和验证的resumes_development.csv（619条记录）和用于试点阶段的resumes_pilot.csv（1986条记录）。每个记录包含222个二元特征：218个技能特征，标识了申请人简历中是否包含对应的技能；4个受保护特征，包含了申请人的社会人口统计学信息。技能列表可在skills.txt文件中找到。
受保护特征包括：
* Veteran：1代表申请人是退伍军人，0代表不是。
* Female：1代表申请人是女性，0代表不是。
* URM：1代表申请人是少数族裔，0代表不是。
* Disability：1代表申请人有残疾，0代表不是。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习公平性研究、偏见检测、简历分析、以及与“机器招聘”案例相关的教育和研究。研究人员可利用此数据评估机器学习模型在招聘过程中的潜在偏见，分析不同群体在技能方面的差异；教育工作者可以使用此数据进行案例分析，帮助学生理解公平性在人工智能中的重要性；开发者可以将其作为测试数据集，开发和评估更公平的招聘算法。此外，该数据集也适用于探索不同技能组合对招聘结果的影响。
