Kanada Express Entry'nin 454 çizimini pandas ile analiz etmek

Kanada'nın Express Entry sistemi her çizim turunda kaç kişiyi davet ettiğini, tarihi ve en düşük Comprehensive Ranking System (CRS) puanını açıkça yayınlıyor. Bu veriler IRCC'nin JSON feed'inde duruyor ama ham haliyle çalışması zahmetli. İzafar'ın GitHub deposunda bu feed üç CSV dosyasına temizlenmiş şekilde var, 454 turdan (Ekim 2026'ya kadar) beri tüm çizimler orada.

Pandas ile birkaç satır kodla ciddi bulgular çıkabiliyor. Örneğin veriyi yüklemek bu kadar basit:

1import pandas as pd
2
3BASE = "https://raw.githubusercontent.com/izafar0999-gitup/canada-express-entry-draws/main/"
4draws = pd.read_csv(BASE + "express_entry_draws.csv", parse_dates=["date"], dtype={"round_number": "string"})
5print(draws.shape)
6print(draws["date"].min().date(), "to", draws["date"].max().date())

Bu kod çalıştığında veri setinin boyutu ve tarih aralığını görebilirsin. Ardından CRS puanlarının ortalaması, standart sapması, minimum ve maksimum değerleri gibi temel istatistikleri hesaplayabilirsin, Express Entry'nin ne kadar katı ya da esnek olduğunu anlamak için gerekli bilgiler bunlar.

Praktik açıdan, eğer Kanada'ya göç planlıyorsan ya da danışman olarak müvekkillerin puanlarını değerlendiriyorsan, bu veri seti geçmiş trendleri gösteriyor. CRS kesme puanları zaman içinde nasıl değişti, hangi kategorilerde daha düşük puanlarla davet gelmişti, kaç kişi her turda seçildi, hepsi burada. Kendi puanını bu verilerle karşılaştırıp gerçekçi bir tahmin yapabilirsin.

Kaynağa bakıp tam analiz kodlarını görmek istersen dev.to'daki yazıyı oku, orada groupby, filtreleme ve görselleştirme örnekleri de var.