Data-Gouv-FR/ideo-metiers-onisep

该数据集呈现了Onisep职业参考库（涵盖1000多种职业），并列出了描述这些职业的Onisep印刷指南和收藏。它还链接到Rome（职业和就业操作目录）和GFE（培训就业组）分类，从而能够与法国就业局或地方当局等其他公共运营机构的数据集进行交叉引用。自2020年6月起，它还提供了与Onisep领域和子领域分类的对应关系（索引）。数据字段包括：职业标签、重定向URL/指向Onisep.fr网站上职业页面的链接（包含Onisep参考库中的唯一标识符）、现有纸质出版物（名称、收藏、年份、Gencod（ISBN-EAN 13代码））、GFE代码和标签、ROME V.3（3级）代码和标签、指向法国就业局网站上ROME页面的链接，以及Onisep分类的领域/子领域索引。使用场景：例如，用于支持职业探索（数字工具、企业访问和实习、技能评估等）的教育工具和活动。更新频率：该数据集每年将更新约十次，遵循职业指导日历和Onisep.fr网站的更新节奏。

许可证：其他
语言：法语
标签：
- data.gouv.fr数据集
- 法国公共开放数据（donnees-publiques-francaises）
- Parquet格式（parquet）
- CSV格式（csv）
- 开放数据（open-data）
专业名称："Idéo-Métiers Onisep（法国国家职业信息与咨询中心职业指南）"
配置项：
- 配置名称：ideo-metiers-onisep
数据文件：
- 数据集划分：训练集（train）
路径：data/ideo-metiers-onisep.parquet

# Idéo-Métiers Onisep（法国国家职业信息与咨询中心职业指南）

## 来源
- 官方来源：https://www.data.gouv.fr/datasets/ideo-metiers-onisep
- data.gouv.fr数据集标识符：`"5fa5e38978ad06b169de1e1d"`
- data.gouv.fr数据集别名（Slug）：`"ideo-metiers-onisep"`
- data.gouv.fr元数据中注明的许可证：odc-odbl

## Hugging Face数据集结构
- 一个data.gouv.fr数据集对应一个Hugging Face仓库
- 一个原始表格资源对应一个Hugging Face子数据集/配置
- 每个子数据集/配置均包含一个名为`train`的数据集划分

## 子数据集
- `ideo-metiers-onisep` 对应数据文件：`data/ideo-metiers-onisep.parquet`

## 使用方法
python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/ideo-metiers-onisep", "ideo-metiers-onisep")
print(ds["train"])

## 数据集说明
>>> 2026年1月20日提示：请注意本数据集结构已更新，请查阅官方文档与更新日志（changelog）<<<

本数据集涵盖法国国家职业信息与咨询中心（Onisep）的**职业参考库**，包含超1000个职业，并列出了Onisep官方出版的、用于介绍这些职业的**印刷版指南与丛书**（[点击访问Onisep书店](https://librairie.onisep.fr/)）。

本数据集同时建立了与**罗马职业分类体系（Rome，Répertoire opérationnel des métiers et des emplois）**与**就业培训分组（GFE，groupes formation emploi）**的关联，支持与法国就业局（France Travail）、地方行政单位等公共机构的其他数据集进行交叉分析。

自2020年6月起，本数据集还新增了与Onisep**职业领域与子领域分类体系（*）**的对应关系（即索引标注），相关分类数据集可参见[ONISEP - IDÉO-NOMENCLATURE ONISEP DOMAINES ET SOUS DOMAINES (LICENCE ODBL)](http://opendata.onisep.fr/data/5fa58d750a60c/2-ideo-nomenclature-onisep-domaines-et-sous-domaines.htm)。

### 数据集字段说明
- 职业名称
- 指向Onisep官网职业详情页的重定向URL，该链接同时包含该职业在Onisep职业参考库中的唯一标识符
- 现有纸质出版物信息（出版物名称、所属丛书、出版年份、Gencod码（ISBN-EAN 13标准码）。注：每条记录对应一份相关出版物）
- 就业培训分组（GFE）代码与名称
- 罗马职业分类体系V3版（第3层级）代码、对应名称，以及指向法国就业局官网罗马分类体系页面的链接
- Onisep分类体系下的领域/子领域索引标注

### 适用场景
可用于支撑职业探索相关的教学工具与活动，例如数字化学习、企业参观实习、职业能力评估等。

### 更新频率
本数据集将按照法国职业指导工作节奏与Onisep官网更新周期，每年约更新10次。

^(*) 此处的"**领域**"指由职业或在岗人员职能所衍生的技能类型、实践活动与交互模式。

若需根据最终产品/服务类型、目标市场或服务对象来描述招聘特定职业的企业或组织的业务范畴，则应使用"**行业领域**"这一概念。

举例："会计"职业可归属至"企业管理、会计/财务"领域，但该职业可在农业、银行-保险、工业等众多不同行业领域的组织中存在，因此这类职业也被称为"跨领域职业"。

本数据集未包含基于**行业领域**的职业索引标注，相关内容可在XML格式数据集[Idéo-Fiches métiers](https://opendata.onisep.fr/data/5fe0808a2da6f/2-ideo-fiches-metiers.htm)中获取。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Idéo-Métiers Onisep数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，其构建基于Onisep职业参考框架，整合了超过1000个职业的详尽信息。该数据集通过关联Rome职业分类与GFE培训就业分组，并引入Onisep领域及子领域命名体系的索引，实现了多层次职业数据的交叉映射。在Hugging Face平台上，数据集以单一资源配置形式呈现，资源文件采用高效的Parquet格式存储，并统一划分为名为'train'的分割，便于直接加载与使用。

特点

该数据集的核心特色在于其多维度的关联性与更新频率。它不仅提供了职业名称、对应Onisep详情页链接及印刷出版物信息（包括名称、系列、年份与ISBN码），还整合了GFE编码与标签、Rome职业代码及其对应链接，以及Onisep领域子领域索引，从而构建起一个互联的职业信息网络。此外，数据集每年约更新十次，紧密跟随法国教育指导日历与Onisep网站内容的变化，确保了数据的时效性与实用性，尤其适用于教育工具开发、职业探索活动及能力评估等场景。

使用方法

使用该数据集极为便捷，用户可通过Hugging Face的`datasets`库实现一键加载。只需调用`load_dataset`函数，指定仓库名称'Data-Gouv-ML/ideo-metiers-onisep'与配置名称'ideo-metiers-onisep'，即可获取包含所有职业记录的'train'分割数据集。返回的数据集对象可直接用于Python环境，支持转换为Pandas DataFrame进行深度分析与处理，或结合其他公开数据资源（如France Travail的职业数据）进行交叉比对，从而高效支撑职业指导、教育研究及开放数据应用开发等任务。

背景与挑战

背景概述

在法国职业教育与就业指导领域，精准的职业信息索引与多源数据交叉分析是推动教育决策和劳动力市场研究的关键。Idéo-Métiers Onisep数据集由法国国家教育与职业信息办公室（Onisep）于2020年6月创建，依托data.gouv.fr开放数据平台发布，核心研究问题在于构建一个涵盖逾千种职业的标准化参照体系，并实现与法国职业分类目录（ROME）及就业培训分组（GFE）的语义关联。该数据集不仅为教育工作者、政策制定者及求职者提供结构化职业信息，还通过域与子域索引支持跨系统数据融合，对法国公共就业服务（如France Travail）和职业指导工具的开发产生了深远影响，成为链接教育、培训与劳动力市场数据生态的枢纽性资源。

当前挑战

该数据集面临的核心领域挑战在于解决职业分类体系的异构性问题：ROME、GFE与Onisep自有的领域索引之间存在编码规则与粒度差异，需通过跨本体映射实现语义对齐，以支持准确的交叉查询与数据互操作。构建过程中，需克服多源数据整合的复杂性，例如从不同政府机构以异构格式（XML、CSV）提取职业描述、出版物元数据及关联编码，并确保约每年十次的高频更新与版本一致性。此外，职业领域与行业活动范畴的明确界定——如区分“管理”域与“农业”行业——要求精细的语义标注，以维护索引的准确性和可复现性，这对数据治理的严谨性提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

Idéo-Métiers Onisep数据集是法国国家教育与职业信息办公室构建的职业分类参考库，收录超过1000种职业的详细信息。该数据集承载着连接法国职业教育体系与劳动力市场的桥梁作用，其最经典的使用场景在于为教育工作者、职业顾问和学生提供系统化的职业探索工具。通过整合职业名称、描述性指南、纸质出版物元数据以及职业关联的领域分类，研究者能够利用该资源开展职业发展路径分析、技能需求映射和教育课程与职业前景的匹配研究。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列重要的研究与工具，其中包括基于职业编码与领域分类的推荐算法，能够根据用户行为数据预测职业兴趣和发展路径。此外，研究者利用该数据构建了职业流动网络模型，分析不同职业间的技能转移可能性。在自然语言处理领域，该数据集被用于训练职业描述文本的语义解析模型，提升职业信息检索的准确性。这些衍生工作进一步拓展了原始数据的应用边界，推动了职业信息分析与个性化服务技术的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在法国职业教育与就业领域，Idéo-Métiers Onisep数据集凭借其涵盖逾千个职业的精细分类体系，正成为推动人职匹配与教育路径智能化研究的前沿基石。该数据集通过构建与ROME及GFE分类法的双向链接，赋能劳动经济学与计算社会学领域的研究者，得以基于公共开放数据深度剖析劳动力市场动态、职业技能迁移与区域就业生态。近年来，随着法国政府推动'Open Data'战略及职业指导数字化改革，该集在复杂网络分析、就业预测模型及个性化推荐系统中的应用显著升温，特别是其十余次/年的高频更新机制，为追踪疫后职业变迁、新兴岗位涌现及培训政策效果提供了实时而可靠的量化支撑，对促进教育公平与劳动力市场弹性具有深远意义。