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Proceso de machine learning para determinar la demanda social de puestos de empleo de profesionales de TI

Fuente: Redalyc

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Zoraida Mamani Rodriguez
Formato:	Artículo científico
Lenguaje:	es
Publicado:	Universidad Nacional Mayor de San Marcos 2022
Materias:	Ingeniería means clustering demanda social profesionales de TI Proceso machine learning
Acceso en línea:	Acceder al recurso 1 Acceder al recurso 2 Acceder al recurso 3 Acceder al recurso 4 Acceder al recurso 5 Acceder al recurso 6
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

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contents	Proceso de machine learning para determinar la demanda social de puestos de empleo de profesionales de TI Zoraida Mamani Rodriguez Ingeniería means clustering demanda social profesionales de TI Proceso machine learning 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. 2022 artículo científico 1560-9146 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81674244013 https://www.redalyc.org/journal/816/81674244013/ https://www.redalyc.org/journal/816/81674244013/html/ https://www.redalyc.org/journal/816/81674244013/81674244013.epub https://www.redalyc.org/journal/816/81674244013/movil https://doi.org/10.15381/idata.v25i2.21643 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=816 Industrial Data application/pdf Universidad Nacional Mayor de San Marcos Industrial Data (Perú) Num.2 Vol.25
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