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Title: Aplicación de Data Science para el pronóstico de la demanda laboral de personas que se encuentran registradas en CONADIS para el año 2022
Other Titles: Data science specialist application
Advisor(s): Palacios Ruíz, Julio Cesar
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Issue Date: 10-Dec-2021
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: In this work, a study was carried out whose purpose was to determine the labor demand of companies with respect to people with disabilities registered in CONADIS, descriptive statistics with supervised learning was applied by applying the multiple linear regression model. A sample of 383 data was used and for the implementation of the total project data, 30% was used to prepare the corresponding tests and the sample used was 39 records, which represents the months elapsed from January 2018 to March 2021. The results show that it was necessary to work with more variables and for this the correlation matrix in Python was used in which the highest correlation of variables could be evidenced, being the following: GDP, Exchange rate, Unemployment rate, companies registered in CONADIS, postgraduate higher education and university higher education. Therefore, it is concluded that the use of the applied model does give us results for the positive influence with the project objectives.

En este trabajo se realizó un estudio cuyo propósito fue determinar la demanda laboral de las empresas con respecto a las personas con discapacidad inscrita en CONADIS, se aplicó la estadística descriptiva con el aprendizaje supervisado aplicando el modelo de regresión lineal simple y múltiple. Se trabajó con una muestra de 383 variables y para la implementación del total de los datos del proyecto, el 30% fue utilizado para elaborar las pruebas que correspondientes y la muestra utilizada fue de 39 registros lo que representa los meses transcurridos desde enero 2018 hasta marzo 2021. Los resultados evidencian que era necesario trabajar con más variables y para ello se utilizó la matriz de correlación en Python en la que se pudo evidenciar la mayor correlación de variables, siendo las siguientes: el PBI, Tipo de cambio, Tasa de desempleo, empresas inscritas en CONADIS, situación educación superior postgrado y situación educación superior universitaria. Por lo tanto, se concluye que la utilización del modelo aplicado si nos da resultados para la de influencia positiva con los objetivos del proyecto.
Discipline: Administración de Empresas
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)
Grade or title: Bachiller en Administración de Empresas
Register date: 20-Jun-2022; 20-Jun-2022



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