Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646-98952022000200054 |
Resumo: | Resumo Esta pesquisa identifica os requisitos para cientistas de dados no Brasil em anúncios de emprego. Para analisar estes documentos, adota métodos de mineração de texto: n-grama, modelagem de tópico e agrupamento. Os resultados apontam uma concentração de vagas em São Paulo e revelam que a modalidade remota é a segunda mais ofertada. Além disso, destaca que os salários no Brasil estão abaixo da média de outros países, mesmo que as organizações procurem por profissionais experientes e com alto nível educacional. Quanto aos requisitos, há o predomínio de habilidades técnicas como machine learning, modelos estatísticos, python, banco de dados, dentre outras. Para as técnicas de mineração, demonstra que n-grama e o agrupamento são mais adequadas que a modelagem de tópicos. |
id |
RCAP_efe626d0813f530b24d991960eba3eb0 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S1646-98952022000200054 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de textoCientista de dadosMineração de textoRequisitos para cientista de dadosCompetênciasResumo Esta pesquisa identifica os requisitos para cientistas de dados no Brasil em anúncios de emprego. Para analisar estes documentos, adota métodos de mineração de texto: n-grama, modelagem de tópico e agrupamento. Os resultados apontam uma concentração de vagas em São Paulo e revelam que a modalidade remota é a segunda mais ofertada. Além disso, destaca que os salários no Brasil estão abaixo da média de outros países, mesmo que as organizações procurem por profissionais experientes e com alto nível educacional. Quanto aos requisitos, há o predomínio de habilidades técnicas como machine learning, modelos estatísticos, python, banco de dados, dentre outras. Para as técnicas de mineração, demonstra que n-grama e o agrupamento são mais adequadas que a modelagem de tópicos.AISTI - Associação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação2022-06-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646-98952022000200054RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação n.46 2022reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAPporhttp://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646-98952022000200054Guimarães,André José RibeiroMendes Júnior,RicardoFreitas,Maria do Carmo Duarteinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-02-06T17:24:27Zoai:scielo:S1646-98952022000200054Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:30:15.622166Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto |
title |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto |
spellingShingle |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto Guimarães,André José Ribeiro Cientista de dados Mineração de texto Requisitos para cientista de dados Competências |
title_short |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto |
title_full |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto |
title_fullStr |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto |
title_full_unstemmed |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto |
title_sort |
Requisitos para a ciência de dados: analisando anúncios de vagas de emprego com mineração de texto |
author |
Guimarães,André José Ribeiro |
author_facet |
Guimarães,André José Ribeiro Mendes Júnior,Ricardo Freitas,Maria do Carmo Duarte |
author_role |
author |
author2 |
Mendes Júnior,Ricardo Freitas,Maria do Carmo Duarte |
author2_role |
author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Guimarães,André José Ribeiro Mendes Júnior,Ricardo Freitas,Maria do Carmo Duarte |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Cientista de dados Mineração de texto Requisitos para cientista de dados Competências |
topic |
Cientista de dados Mineração de texto Requisitos para cientista de dados Competências |
description |
Resumo Esta pesquisa identifica os requisitos para cientistas de dados no Brasil em anúncios de emprego. Para analisar estes documentos, adota métodos de mineração de texto: n-grama, modelagem de tópico e agrupamento. Os resultados apontam uma concentração de vagas em São Paulo e revelam que a modalidade remota é a segunda mais ofertada. Além disso, destaca que os salários no Brasil estão abaixo da média de outros países, mesmo que as organizações procurem por profissionais experientes e com alto nível educacional. Quanto aos requisitos, há o predomínio de habilidades técnicas como machine learning, modelos estatísticos, python, banco de dados, dentre outras. Para as técnicas de mineração, demonstra que n-grama e o agrupamento são mais adequadas que a modelagem de tópicos. |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-06-01 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646-98952022000200054 |
url |
http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646-98952022000200054 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646-98952022000200054 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
AISTI - Associação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação |
publisher.none.fl_str_mv |
AISTI - Associação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação |
dc.source.none.fl_str_mv |
RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação n.46 2022 reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1817551652897423360 |