[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-119113-es":3,"doc-seo-119113-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},119113,2336474459895,"Aria","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000baeef7a5ed0655?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786071322749376916",41,"Investigación e Informes","Estudio predictivo de contrataciones - Vía modelos econométricos de elección binaria y Machine Learning","El trabajo desarrolla un enfoque predictivo para la contratación empleando aprendizaje automático y modelos econométricos en el ámbito del estudio laboral. Se procesa y valida un conjunto de datos con técnicas estadísticas y econométricas, y se explotan sus relaciones mediante un pipeline implementado con Python. Posteriormente se aplican métodos de clasificación propios de Machine Learning para generar y explicar predicciones. El objetivo es analizar rasgos de personas demandantes de empleo, compararlos entre sí y estimar su empleabilidad, aportando conclusiones con utilidad profesional y de investigación.","TÍTULO  \nESTUDIO PREDICTIVO DE CONTRATACIONESVÍA MODELOSECONOMÉTRICOS DE ELECCIÓN BINARIAY MACHINE LEARNING  \nAUTOR  \nJonathan Llamas Crespillo  \nTutor  \nInstituciones Curso 􀂤􀂤 Fecha documento  \nEsta edición electrónica ha sido realizada en 2024  \nDr. Dº . Nicola Rubino  \nUniversidad Internacional de Andalucía , Universidad de Huelva Máster Universitario en Economía, Finanzas y Computación (2022/23) Jonathan Llamas Crespillo  \nDe esta edición: Universidad Internacional de Andalucía 2023  \n|  |\n| --- |\n| Para más información:\u003Cbr>[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es)\u003Cbr>[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.en](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.en) |\n\nEstudio predictivo de contrataciones vía Modelos Econométricos de Elección Binaria y Machine  \nLearning  \npor  \nJonathan Llamas Crespillo  \nTesis presentada en conformidad con los requisitos del Máster en Economía,  \nFinanzas y Computación.  \nUniversidad de Huelva & Universidad Internacional de Andalucía  \nJulio de 2023  \nEstudio predictivo de contrataciones vía Modelos Econométricos de Elección Binaria y Machine Learning  \nJonathan Llamas Crespillo  \nUniversidad de Málaga y Universidad Internacional de Andalucía  \nSupervisado por:  \nNicola Rubino  \nUniversidad de Huelva y Universidad de Barcelona  \n2023  \nAbstract  \nInformation technology and big data processing are tools that can be applied to almost any field or industry. In this master’s thesis, machine learning techniques, econometric models, and big data processing techniques will be used in the field of labour studies. The tool which I will be using to execute these techniques and models is Python. The goal will be firstly, to process the dataset and to validate and exploit it through statistical techniques and econometric models. Secondly, we are going to employ some classification techniques through Machine Learning. Finally, I will show my conclusions on the exercise, which are oriented to have utility for professional and research goals. The aim of this study is ultimately to analyse job seekers features to compare them to each other and determine if they are ideally employable, or not, using Machine Learning and Econometrics.  \nJEL classification: C25, C53, J24 .  \nKeywords: Algorithm, Prediction, Big Data, Job, Hiring, Machine Learning, Econometrics, Collective Intelligence.  \nResumen  \nLas tecnologías de la información y el procesamiento de datos son herramientas que pueden aplicarse a casi cualquier campo o sector. En este Trabajo de Fin de Máster se van autilizar en el campo del estudio laboral, técnicas de aprendizaje automático y modeloseconométricos. Con ello, la herramienta que se ha empleado para ejecutar dichas técnicas, modelos y tratamientos es Python. Así pues, el objetivo en primer lugar será tratar el conjunto de datos y estudiarlos estadística y econométricamente. En segundo lugar, se validará y explicarán las predicciones vía Machine Learning. Finalmente se realizarán una serie de conclusiones del trabajo realizado, las cuales pretenden tener una utilidad en el ámbito profesional e investigador. En definitiva, con este estudio se analizarán lascaracterísticas de personas en búsqueda de empleo para relacionarlas entre sí y decidir si son potencialmente empleables combinando Machine Learning y Econometría.  \nClasificación JEL: C25, C53, J24 .  \nPalabras clave: Algoritmo, Predicción, Big Data, Empleo, Contratación, Aprendizaje Automático, Econometría, Inteligencia Colectiva.  \nÍndice General  \nÍndice de Tablas VI  \nÍndice de Figuras VII  \n1. Introducción ....................................................................................................... 1  \n1.1. Conceptos básicos ....................................................................................................... 1  \n1.2. Contexto y visión empresarial ..................................................................","cbCaigwSQXd24efm","https://ap.wps.com/l/cbCaigwSQXd24efm","pdf",2171478,7,1,55,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Conceptos básicos\n## Contexto y visión empresarial\n## Objetivo del estudio\n## Metodología y herramientas\n# Tratamiento de datos\n## Características y formato\n## Proceso KDD\n### Fuentes de datos\n### Preprocesamiento\n### Exploración y transformación\n### Reconocimiento de patrones e interpolación\n### Resultados\n# Análisis estadístico\n## Análisis básico\n## Análisis descriptivo\n## Conclusiones\n# Análisis econométrico\n## Análisis de heterocedasticidad","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal del estudio predictivo de contrataciones?\",\"answer\":\"Analizar características de personas en búsqueda de empleo para compararlas y determinar si son potencialmente empleables mediante Machine Learning y econometría.\"},{\"question\":\"Qué papel tiene Python en el trabajo?\",\"answer\":\"Se utiliza como herramienta para ejecutar el tratamiento de datos, los modelos y los procesos necesarios para validar, explicar y explotar la información.\"},{\"question\":\"Cómo se integran los modelos econométricos y el aprendizaje automático?\",\"answer\":\"Primero se realizan análisis estadísticos y econométricos para estudiar el conjunto de datos; 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