Metodología para la clasificación de documentos de texto de hojas de vida basado en aprendizaje de máquina
dc.contributor.advisor | Montoya Múnera, Edwin Nelson | spa |
dc.contributor.author | Matamoros Villegas, Javier Leomar | |
dc.coverage.spatial | Medellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees | eng |
dc.creator.degree | Magíster en Ciencias de Datos y Analítica | spa |
dc.creator.email | jlmatamorv@eafit.edu.co | spa |
dc.date.accessioned | 2023-05-10T16:25:03Z | |
dc.date.available | 2023-05-10T16:25:03Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description | El proceso de selección de personal es complejo y requiere una gran cantidad de información y análisis para encontrar a los candidatos adecuados para una posición. Incluye varias etapas, como la revisión de currículums, pruebas psicológicas y verificación de referencias. Sin embargo, el análisis de currículums puede ser un desafío, ya que implica una intervención humana y la gran cantidad de información puede resultar difícil de procesar por computadora. Además, las empresas pueden enfrentar dificultades y costos elevados debido a la complejidad del proceso y la alta demanda en el mercado laboral. Para resolver este problema, se propone la metodología CVNLP (Curriculum Natural Language Processing), que utiliza un conjunto de 725 hojas de vida en formatos PDF, DOCX y DOC para analizar los currículums de manera eficiente y eficaz. La metodología se aplica de manera transversal y ha demostrado su eficacia en la selección de personal. Al reducir los costos y mejorar la eficiencia en el proceso de selección de personal, las empresas pueden centrarse en su núcleo de negocio y facilitar el proceso de selección de personal. En resumen, la metodología CVNLP se presenta como una solución prometedora para mejorar la eficacia y eficiencia en los procesos de selección de personal, especialmente para las PYMEs con recursos limitados | spa |
dc.identifier.ddc | 006.31 M425 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10784/32439 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad EAFIT | spa |
dc.publisher.department | Escuela de Administración | spa |
dc.publisher.place | Medellín | spa |
dc.publisher.program | Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica | spa |
dc.rights | Todos los derechos reservados | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.local | Acceso abierto | spa |
dc.subject | Datos no estructurados | spa |
dc.subject | Recursos humanos | spa |
dc.subject | Aprendizaje automático | spa |
dc.subject | Análisis de texto | spa |
dc.subject.keyword | Text Analysis | spa |
dc.subject.lemb | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) | spa |
dc.subject.lemb | CAPITAL HUMANO | spa |
dc.subject.lemb | SELECCIÓN DE PERSONAL | spa |
dc.subject.lemb | MINERÍA DE DATOS | spa |
dc.subject.lemb | ANÁLISIS DE INFORMACIÓN | spa |
dc.title | Metodología para la clasificación de documentos de texto de hojas de vida basado en aprendizaje de máquina | spa |
dc.type | masterThesis | eng |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | eng |
dc.type.hasVersion | acceptedVersion | eng |
dc.type.local | Tesis de Maestría | spa |
dc.type.spa | Monografía | spa |
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