論文の概要: Data to Decisions: A Computational Framework to Identify skill requirements from Advertorial Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17424v1
- Date: Fri, 21 Mar 2025 09:49:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:39:41.088001
- Title: Data to Decisions: A Computational Framework to Identify skill requirements from Advertorial Data
- Title（参考訳）: 意思決定のためのデータ:Advertorial Dataからスキル要件を識別する計算フレームワーク
- Authors: Aakash Singh, Anurag Kanaujia, Vivek Kumar Singh,
- Abstract要約: 提案手法は,統計解析,データマイニング,自然言語処理といった手法を用いている。
分析結果は、CS&IT産業におけるスキルニーズの現状に関する有用な洞察を提供するだけでなく、求職希望者、研修機関、高等教育・専門訓練機関に実践的な意味を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5621498886998335
- License:
- Abstract: Among the factors of production, human capital or skilled manpower is the one that keeps evolving and adapts to changing conditions and resources. This adaptability makes human capital the most crucial factor in ensuring a sustainable growth of industry/sector. As new technologies are developed and adopted, the new generations are required to acquire skills in newer technologies in order to be employable. At the same time professionals are required to upskill and reskill themselves to remain relevant in the industry. There is however no straightforward method to identify the skill needs of the industry at a given point of time. Therefore, this paper proposes a data to decision framework that can successfully identify the desired skill set in a given area by analysing the advertorial data collected from popular online job portals and supplied as input to the framework. The proposed framework uses techniques of statistical analysis, data mining and natural language processing for the purpose. The applicability of the framework is demonstrated on CS&IT job advertisement data from India. The analytical results not only provide useful insights about current state of skill needs in CS&IT industry but also provide practical implications to prospective job applicants, training agencies, and institutions of higher education & professional training.
- Abstract（参考訳）: 生産の要因のうち、人的資本や熟練した人的力は、変化する条件や資源に進化し、適応し続けるものである。
この適応性は、業界/セクターの持続的な成長を保証する上で、人的資本を最も重要な要素にする。
新しい技術が開発され、採用されるにつれて、新しい世代の技術が採用されるためには、新しい技術の技術を身につける必要がある。
同時に、プロフェッショナルは、業界に関係し続けるために、スキルアップとスキルリスキルを要求されます。
しかしながら、特定の時点における業界のスキルニーズを特定する簡単な方法はありません。
そこで,本稿では,人気オンライン求人サイトから収集され,そのフレームワークへの入力として提供される広告データを分析することにより,所定の領域に設定したスキルを適切に識別することのできるデータから意思決定フレームワークを提案する。
提案手法は,統計解析,データマイニング,自然言語処理といった手法を用いている。
このフレームワークの適用性は、インドのCS&IT求人広告データで実証されている。
分析結果は、CS&IT産業におけるスキルニーズの現状に関する有用な洞察を提供するだけでなく、求職希望者、研修機関、高等教育・専門訓練機関に実践的な意味を与える。
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