Machine Learning Process to Determine the Social Demand for IT Professional Jobs
| Autor: | Zoraida Emperatriz Mamani Rodriguez |
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| Rok vydání: | 2022 |
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| Zdroj: | Industrial Data, Volume: 25, Issue: 2, Pages: 275-300, Published: DEC 2022 Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| ISSN: | 1810-9993 1560-9146 |
| DOI: | 10.15381/idata.v25i2.21643 |
| Popis: | RESUMEN El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que utiliza la computación científica, las matemáticas y la estadística a través de técnicas automatizadas para resolver problemas basados en clasificación, regresión y clustering. La demanda social refiere a la necesidad de servicio y producto del proceso de formación profesional, que expresan los grupos de interés, orientada a contribuir al desarrollo nacional, tal como lo establecen la política de aseguramiento de la calidad de la educación superior univeristaria y los modelos de licenciamiento y acreditación nacional. En ese contexto el presente trabajo realiza una investigación a partir de los puestos de empleo de profesionales de TI publicados en los portales web, diseña un proceso de machine learning con enfoque no supervisado, extrae los perfiles ocupacionales, diseña un modelo multidimensional, aplica clustering k-means en la determinación de conglomerados de los puestos de empleo por similitud y expone los resultados obtenidos. ABSTRACT Machine learning is a branch of artificial intelligence that uses scientific computing, mathematics and statistics through automated techniques to solve problems based on classification, regression and clustering. Social demand refers to the need for service and product of the professional training process, expressed by interest groups, aimed at contributing to national development, as established by the quality assurance policy of university higher education and national licensing and accreditation models. In this context, this paper conducts research based on job positions of IT professionals posted n web portals, designs a machine learning process with an unsupervised approach, extracts occupational profiles, designs a multidimensional model, applies k-means clustering when determining clusters of job positions by similarity, and reports the results obtained. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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