Modelización de tópicos con localización latente de Dirich-let en la caracterización entre el perfil laboral y de egreso del Programa de Estadística de la Universidad Central del Ecuador durante el periodo octubre 2020-julio 2021

El presente trabajo pretende caracterizar la brecha entre el perfil profesional vinculado a la estadística y la ciencia de datos que anuncian las empresas en las páginas web y el perfil de egreso de la Carrera de Estadística de la Universidad Central del Ecuador en el periodo octubre 2020 – julio 2021. Actualmente los reclutadores de talento humano se han especializado en innovadoras técnicas para la selección del mejor perfil en los procesos de vinculación. Sin embargo, los requerimientos teóricos y técnicos que se espera que tenga un profesional para un determinado puesto, no siempre concuerdan con los obtenidos por el aspirante durante su preparación universitaria. Por tanto, para el desarrollo de este estudio se utilizarán las mallas curriculares y el perfil de egreso de la Carrera de Estadística, así como los anuncios de páginas de empleo relevantes. Además, se empleará web scraping (raspado web), minería de texto y modelización de tópicos usando localización latente de Dirichlet. A partir de los resultados se pudo constatar que las competencias referentes al uso de softwares y métodos de última generación no presentan un desfase significativo. Además, se evidenció una brecha con el desarrollo de habilidades blandas como liderazgo, comunicación, inteligencia emocional, trabajo en equipo, entre otras. Por último, este trabajo presenta algunas recomendaciones para futuras investigaciones.

• 第一著者: Echeverría Villafuerte, David Hernán (author)
• その他の著者: Villarruel Meythaler, Ramiro Efraín (author)
• フォーマット: masterThesis
• 言語: spa
• 出版事項: 2022
• 主題: MALLA CURRICULAR; ANUNCIOS DE EMPLEO; RASPADO WEB; MINERÍA DE TEXTOS; MODELIZACIÓN DE TÓPICOS; LOCALIZACIÓN LATENTE DE DIRICHLET
• オンライン･アクセス: http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/25671