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Sistemade 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 | 2024-09-25T15:58:39Z | |
dc.date.available | 2024-09-25T15:58:39Z | |
dc.date.issued | 30/01/2023 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10818/61732 | |
dc.description | 51 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 | Machine Learning | |
dc.subject.other | Trabajo | |
dc.subject.other | Empleo | |
dc.subject.other | Desempleo | |
dc.subject.other | Habilidades | |
dc.subject.other | Innovaciones tecnológicas | |
dc.subject.other | Analítica de datos | |
dc.subject.other | Recuperación de información | |
dc.title | Sistemade 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 |
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 |