Salas Álvarez, Daniel JoséHoyos Cordero, Teófilo JoséHerazo Gonzalez, Sebastian2023-12-132023-12-132023-12-12https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7965Esta investigación se enfocó en analizar las competencias adquiridas durante la formación académica de ingenieros de sistemas con las exigencias actuales del mercado laboral. La metodología empleada incorporó técnicas de Aprendizaje Automático para un análisis exhaustivo. El proceso se dividió en cuatro etapas fundamentales. En la primera etapa, se recopilaron ofertas de empleo y se evaluaron las habilidades técnicas requeridas por las empresas. La segunda fase implicó la creación de un cuestionario basado en estas habilidades. La tercera etapa incluyó la administración del cuestionario a egresados, registrando sus respuestas en una matriz binaria. Finalmente, en la última etapa, se utilizó un software de Aprendizaje Automático para cotejar las competencias demandadas por las empresas con las habilidades de los egresados. Los resultados obtenidos revelaron tanto coincidencias como discrepancias en habilidades blandas, como trabajo en equipo, liderazgo y comunicación efectiva, donde solo un pequeño porcentaje de los 109 egresados encuestados las posee. Por otro lado, existe una coincidencia significativa en habilidades técnicas como "inglés B1 o más," "Bases de datos" y "Metodologías Ágiles" entre las requeridas por el mercado laboral y las habilidades de los egresados. Estos hallazgos destacaron la presencia de brechas entre las competencias de los egresados y las requeridas por el mercado laboral. La implementación de software de Aprendizaje Automático facilitó una comparación cuantitativa precisa y orientada de los requerimientos de las empresas y las habilidades de los ingenieros de sistemas. En consecuencia, se resalta la necesidad de una capacitación adicional para los futuros ingenieros de sistemas en áreas específicas. Además, se proporcionan directrices para mejorar la formación académica, alineándola eficazmente con las cambiantes exigencias del mercado laboral. Este enfoque beneficia tanto a las instituciones educativas como a las futuras generaciones de ingenieros de sistemas, asegurando su competitividad y éxito en un entorno laboral en constante evolución.This research focused on analyzing the competencies acquired during the academic training of systems engineers with the current demands of the labor market. The methodology used incorporated Machine Learning techniques for an exhaustive analysis. The process was divided into four fundamental stages. In the first stage, job offers were collected and the technical skills required by the companies were evaluated. The second stage involved the creation of a questionnaire based on these skills. The third stage involved administering the questionnaire to graduates, recording their responses in a binary matrix. Finally, in the last stage, Machine Learning software was used to match the competencies demanded by companies with the skills of the graduates. The results obtained revealed both coincidences and discrepancies in soft skills, such as teamwork, leadership, and effective communication, where only a small percentage of the 109 graduates surveyed possess them. On the other hand, there is a significant coincidence in technical skills such as "English B1 or more," "Databases" and "Agile Methodologies" between those required by the labor market and the skills of the graduates. These findings highlighted the presence of gaps between the skills of graduates and those required by the labor market. The implementation of Machine Learning software facilitated an accurate and targeted quantitative comparison of the requirements of companies and the skills of systems engineers. Consequently, the need for additional training for future system engineers in specific areas is highlighted. In addition, guidelines are provided for improving academic training, effectively aligning it with the changing demands of the labor market. This approach benefits both educational institutions and future generations of systems engineers, ensuring their competitiveness and success in a constantly evolving work environment.1. INTRODUCCIÓN 162. DESCRIPCIÓN Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA 172.1. ÁRBOL DE PROBLEMAS 203. JUSTIFICACIÓN 204. OBJETIVOS 224.1. OBJETIVO GENERAL 224.2. OBJETIVO ESPECÍFICOS 225. ESTADO DEL ARTE 236. MARCO TEÓRICO 426.1. Base de Datos 436.2. Aprendizaje Automático 436.3. Regresión Logística 436.4. Regresión Lineal 447. MATERIALES Y MÉTODOS 447.1. Materiales: 447.1.1. Plataforma de Desarrollo de Software 447.1.2. Base de Datos MySQL 447.1.3. Python 447.1.4. Flask 457.1.5. Interfaz de Usuario 457.1.6. Conjunto de Datos de Vacantes 467.2. Métodos: 467.2.1. Regresión Logística 467.2.2. Regresión Lineal 467.2.3. Gestión de Bases de Datos 467.2.4. Diseño de Interfaz de Usuario 468. METODOLOGÍA 468.1. Población 468.2. Muestra 478.3 TIPO DE INVESTIGACIÓN 478.4 LÍNEA DE INVESTIGACIÓN 478.5 FUENTES DE INVESTIGACIÓN 478.5.1. FUENTES DE INVESTIGACIÓN PRIMARIAS 478.5.2 FUENTES DE INVESTIGACIÓN SECUNDARIAS 478.6. FASES Y ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN 488.6.1 Fase 1: Recopilación de Vacantes Laborales 488.6.2. Fase 2: Diseño del instrumento 498.6.3. Fase 3: Construcción de la Matriz Binaria 518.6.4. Fase 4: Análisis de Resultados Utilizando el Software de Aprendizaje Automático 529. RESULTADOS Y DISCUSIONES 529.1. Análisis de las Habilidades Requeridas en el Mercado Laboral: 529.2. Análisis de Publicaciones de Vacantes Laborales en LinkedIn y CompuTrabajo 539.3. Creación de Base de Datos Estructurada y Análisis de Habilidades Demandadas 539.4. Software con Técnicas de Aprendizaje Automático 569.5. Diagrama de casos de uso 589.6. Diagrama casos de uso inicio de sesión 619.7. Diagrama casos de uso para análisis de competencias 629.8. Funcionamiento del Software 659.8.1. Brechas de Competencias Identificadas: 659.8.2. Potencial Educativo y Aprendizaje Continuo en Ingeniería de Sistemas: 689.8.3. Implicaciones para el Futuro y el Aprendizaje Continuo: 699.8.4. Fortalecimiento de la Formación Académica: 6910. CONCLUSIONES 6910.1. Demanda Evolutiva de Habilidades Técnicas 7010.2. Importancia de las Habilidades Blandas 7010.3. Concordancia entre la Formación y las Demandas Laborales 7010.4. Aprendizaje Continuo y Adaptación 7010.5. Colaboración entre la Universidad y las Empresas 7110.6. Recomendación de Priorización de Habilidades 7111. RECOMENDACIONES 7112. BIBLIOGRAFÍA 7213. ANEXOS 79Anexo 1 79Anexo 2 79application/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2023Trabajo de grado - PregradoAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessCompetencias profesionalesIngeniería de sistemasDemanda laboralBrecha de habilidadesAprendizaje automáticoProfessional competenciesSystems engineeringLabor demandSkills gapMachine learningUniversidad de CórdobaRepositorio Universidad de Córdobahttps://repositorio.unicordoba.edu.co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2