UTEC Presentó Nuevos Programas Académicos Para Atender Demanda Laboral Creciente

La velocidad con la que fluyen los datos asimismo es un factor relevante para definir la información en el marco del Big Data, por consiguiente la creación, el flujo constante en tiempo real y su utilización determina la naturaleza de la información (Gartner, 2011; Reimsbach-Kounatze, 2015). Claros ejemplos de lo precedente es la información de redes sociales y las miles y miles de transacciones financieras que se pueden realizar en cuestión de minutos. Por fuentes estructuradas se comprenden, los datos que poseen campos fijos, definidos y ordenados.

Organizar dicha información manualmente es una tarea muy costosa en términos de tiempo y recursos (habría que clasificar alrededor de 654 000 registros de cada una de las ocupaciones pertinentes), por esta razón se ha recurrido al empleo de Web Services16 y a la busca de patrones o palabras clave para identificar a qué categoría ocupacional corresponden los anuncios de las vacantes. En primer lugar, es necesario hacer una depuración del título de la vacante variable que tienen en común todas y cada una de las fuentes de información a través de la minería de texto se hace la supresión de palabras que no contengan información sobre el perfil ocupacional, por servirnos de un ejemplo, “urgente”, “se solicita”, “necesario”; las preposiciones de la lengua española, nombres de empresas y los ayuntamientos y departamentos del país, entre otras muchas.

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