Mostrar el registro sencillo del ítem
Sistema de recomendación de empleo – evidencia para algunos programas de pregrado de la Universidad de La Sabana
dc.contributor.advisor | Vivian Mohr, Felix | |
dc.contributor.author | Amaya Becerra, Gabriel Gerardo | |
dc.date.accessioned | 2023-06-14T15:56:48Z | |
dc.date.available | 2023-06-14T15:56:48Z | |
dc.date.issued | 2023-01-30 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10818/55636 | |
dc.description | 47 páginas | es_CO |
dc.description.abstract | Uno de los aspectos preocupantes dentro de la dinámica social colombiana, es el alto nivel de desempleo que se viene presentando en los jóvenes, cifra que alcanzó el 23.5% entre febrero y abril de 2021 [1]. Y es que aunque ya existen plataformas tecnológicas como LinkedIn, El Empleo, CompuTrabajo, entre otras, las cuales contienen una gran cantidad de ofertas laborales, se encuentra una brecha entre los conocimientos que tiene el estudiante o el recién graduado que iniciará su inserción en el mundo laboral, frente a los requisitos de habilidades y competencias que presenta un mercado laboral cada vez más exigente, producto de la implementación de tecnologías propias de industrias 4.0 y la búsqueda de automatización de tareas repetitivas para optimizar tiempos y costos. A partir de lo anterior, se ha propuesto desarrollar una aproximación de conexión laboral a través de un sistema de recomendación que permita identificar los perfiles que presentan un mayor grado de similitud con los requisitos expuestos en las ofertas laborales, teniendo como principal premisa el generar un empoderamiento de las personas respecto a los conocimientos que posee, el tipo de cargos que puede desempeñar, y al mismo tiempo abrir la posibilidad de identificar otras posibles habilidades que debería adquirir para mantenerse acorde a las tendencias del sector profesional en el que se desempeña o podría desempeñarse. | es_CO |
dc.format | application/pdf | es_CO |
dc.language.iso | spa | es_CO |
dc.publisher | Universidad de La Sabana | es_CO |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.other | Sistemas de recomendación (Filtrado de información) | |
dc.subject.other | Procesamiento de lenguaje natural (Computación) | |
dc.subject.other | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | |
dc.subject.other | Innovaciones tecnológicas | |
dc.title | Sistema de recomendación de empleo – evidencia para algunos programas de pregrado de la Universidad de La Sabana | es_CO |
dc.type | master thesis | es_CO |
dc.type.hasVersion | publishedVersion | es_CO |
dc.rights.accessRights | openAccess | es_CO |
dcterms.references | DANE. (2020). Boletín Técnico Mercado laboral de la Juventud Trimestre móvil junio - agosto 2020 Boletín Técnico. 1–14. https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/ech/juventud/Bol_eje_juventu d_jun20_ago20.pdf | |
dcterms.references | Sistema Nacional de Información de la Educación Superior - SNIES. (2019). SNIES. Obtenido de Ministerio de Educación Nacional - MEN: https://hecaa.mineducacion.gov.co/consultaspublicas/content/poblacional/index.jsf | |
dcterms.references | Moraes, M. A., & de Mesquita, M. A. (2022). Industry 4.0: a tertiary literature review . Technological Forecasting & Social Change, 11. | |
dcterms.references | Pal’Ova, D., & Vejacka, M. (2013). On-line E-learning platform supporting education and practice of accountants in EU space. 2013 36th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics, MIPRO 2013 - Proceedings, January 2013, 641–646. | |
dcterms.references | Antra Singh, S. S. (2021). Do Employability Skills Matter in Placement: An Exploratory Study of Private Engineering Institutions and IT Firms in Delhi NCR. The Indian Journal of Labour Economics, 21. | |
dcterms.references | Potter, T. (2020). Learning and job search dynamics during the great recession. Journal of Monetary Economics, https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2020.04.006 | |
dcterms.references | Nazareno Luis, S. D. (2021). The impact of automation and artificial intelligence on worker well-being. Elsevier, 24. | |
dcterms.references | Di Pace, F., Mitra, K., & Zhang, S. (2021). Adaptive Learning and Labor Market Dynamics. Journal of Money, https://doi.org/10.1111/jmcb.12764 Credit and Banking, 00(00). | |
dcterms.references | Itsakov, E., Kazantsev, N., Yangutova, S., Torshin, D., & Alchykava, M. (2019). Digital Economy: Unemployment Risks and New Opportunities. Communications in Computer and Information Science, 1038 https://doi.org/10.1007/978-3-030-37858-5_24 CCIS(January 2020), 292–299. | |
dcterms.references | Pradeep Kumar Singh*, P. K. (2021). Recommender systems: an overview, research. 39. | |
dcterms.references | Gorb, A. (2021). Text-based Recommendation Systems for Software. Journal of Physics: Conference Series , 9. | |
dcterms.references | Malek Alksasbeh, T. A.-k. (2021). Smart job searching system based on information retrieval techniques and similarity of fuzzy parameterized sets. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 10. | |
dcterms.references | Anna Giabelli, L. M. (2021). Skills2Job: A recommender system that encodes job offer embeddings. ELSEVIER, 10. | |
dcterms.references | Bañeres, D., & Conesa, J. (2017). A Life-long learning recommender system to Promote Employability. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 12(6), 77–93. https://doi.org/10.3991/ijet.v12i06.7166 | |
dcterms.references | Oihab Allal-Chérif, A. Y. (2021). Intelligent recruitment: How to identify, select, and retain talents from. ELSEVIER, 11. | |
dcterms.references | Scikit, L. (2022). Scikit Learn TFIDF. Obtenido de Scikit Learn TFIDF: https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.ht ml | |
dcterms.references | Scikit, L. (2022). Scikit Learn Count Vectorizer. Obtenido de Scikit Learn: https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.h tml | |
dcterms.references | Elvina, & Mandala, R. (2020). Improving Effectiveness Information Retrieval System Using Pseudo Irrelevance Feedback. IEEE International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC), 463-468. | |
dcterms.references | Mohammad Ubaidullah Bokhari, M. K. (2020). Evaluation of News Search Engines Based On Information. Springer, 22. | |
dcterms.references | spaCy. (s.f.). spaCy v3.4. Obtenido de spaCy v3.4: https://spacy.io/models, https://spacy.io/usage/spacy-101 | |
dcterms.references | Vanbaelen, R., Harrison, J., & Van Dongen, G. (2015). Lifelong learning in a Fourth World setting. IEEE International Professional Communication Conference, 2015Janua. https://doi.org/10.1109/IPCC.2014.7020347 | |
thesis.degree.discipline | Facultad de Ingeniería | es_CO |
thesis.degree.level | Maestría en Analítica Aplicada | es_CO |
thesis.degree.name | Magíster en Analítica Aplicada | es_CO |