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Maria Fernanda Barriga Tobón

Un análisis de datos de código abierto: Extracción de habilidades blandas con Python y Power BI para decisiones eficaces



Hoy en día es común escuchar sobre la necesidad de desarrollar las habilidades blandas en el mundo laboral actual, ya que este se encuentra en una constante evolución y es cada vez más competitivo.


Bueno pues teniendo en cuenta lo mencionado anteriormente, a profesora investigadora del Poli, María Gloria González, fue coautora del proyecto de investigación “Análisis de Datos de Código Abierto: Extracción de Habilidades Blandas con Python y Power BI para Decisiones Eficaces y Replicables”, en el cual se propuso abordar la creciente demanda de habilidades blandas en el mercado laboral actual.


¿Qué son las habilidades blandas?


Pero antes de empezar a hablar del proyecto de investigación de la profesora González ¿cuáles son las habilidades blandas? Bueno, cuando hablamos de habilidades blandas nos referimos a la comunicación efectiva, la empatía, la adaptabilidad, así como el trabajo en equipo, son algunas de estas habilidades que se han considerado fundamentales para el éxito tanto de los empleados como de las empresas en general.


Ahora así a lo que vinimos, el objetivo principal de la investigación de María Gloria era analizar el mercado laboral con un enfoque hacia las habilidades blandas requeridas por las empresas y empleadores. Para lograr lo anteriormente mencionado nuestro profesora investigadora y su semillero, utilizo técnicas de Extracción, Transformación y Carga (ETL) y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), pues al lograr identificar las habilidades blandas, tanto de empleadores como de empleados, para que así se puedan tomar decisiones informadas y estratégicas en pro de alcanzar el éxito laboral y profesional.


Es importante mencionar que uno de los motivos que impulso a María Gloria junto a su semillero a realizar este proyecto de investigación es la necesidad de mejorar la empleabilidad de los trabajadores y la eficiencia en el proceso de selección y contratación de personal por parte de las empresas. Además, este tipo de análisis contribuye a la valoración de la importancia de las habilidades blandas en el ámbito laboral en la sociedad.


¿Cómo se hizo?


Bueno ahora pasemos a lo pesado, la metodología que se utilizó en el proyecto de investigación. Esta involucró el uso de técnicas avanzadas de extracción y análisis de datos, para lo cual se utilizaron programas como Python el cual es un lenguaje de programación de código abierto.


Además, se usó Python para realizar el procesamiento de datos y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para el análisis de texto, lo que permitió identificar los términos claves y realizar una lematización, que es la reducción de las palabras a sus formas base para facilitar la comparación y el análisis de texto.

 

Para lograr hacer el análisis propuesto el semillero sistematizo 224 ofertas de empleo de 77 compañías y 89 tipos de cargos, principalmente en el sector tecnológico. El análisis se centró en la identificación de habilidades blandas y duras mencionadas en las ofertas laborales, lo que consiguió proporcionar una visión más clara de la demanda en el mercado laboral actual.


¿Y qué paso con la investigación?


Bueno los resultados preliminares del proyecto de investigación demostraron que las habilidades blancas son mencionadas en un 47% de las ofertas de empleo analizadas, mientras que las habilidades duras se mencionan en un 84%. Estos resultados parciales indican que ambas categorías de habilidades son importantes en el mercado laboral actual, además, el proyecto demostró unos patrones interesantes en la relación con los cargos mejor pagados y las habilidades blandas requeridas para estos roles.


Conclusiones


Al final lo que se pudo concluir del proyecto de investigación “Análisis de Datos de Código Abierto: Extracción de Habilidades Blandas con Python y Power BI para Decisiones Eficaces y Replicables” representa un importante avance en el estudio del mercado laboral y la identificación de habilidades blandas relevantes. Al usar un enfoque en técnicas de Extracción, Transformación y Carga (ETL) y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) utilizando Python y Power BI ha permitido obtener información valiosa para la toma de decisiones informadas en el ámbito laboral.


Esta investigación contribuye a la valoración de las habilidades blandas en la sociedad actual, además, este proyecto fue parte de los proyectos de investigación que se presentaron en los nodos regionales de redcolsi.

 

 

 

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