Modelo de web scraping y categorización para comparar cargos de egresados

El proyecto se centra en desarrollar y aplicar un modelo automatizado para analizar y comparar los cargos obtenidos por los egresados de tres universidades en Barranquilla (Universidad Del Norte, Universidad de la Costa, y Universidad Simón Bolívar) mediante web scraping en perfiles de LinkedIn. El objetivo es entender las diferencias en los cargos ocupados por los egresados, utilizando Python como herramienta principal. Se propone un modelo de clasificación de texto para categorizar los cargos y se destacan alternativas de solución, optando por Python debido a su versatilidad y gratuidad. La metodología incluye la identificación de universidades, web scraping para obtener información de perfiles, categorización de cargos, y análisis comparativo. Se presentan resultados para carreras específicas, como Ingeniería Industrial, Administración de Empresas, y Derecho, evidenciando diferencias significativas en algunas categorías de cargos. A pesar de limitaciones en la naturaleza de LinkedIn, se espera que los hallazgos impacten la toma de decisiones informada para futuros aspirantes universitarios y contribuyan a estrategias de marketing y políticas educativas. El proyecto concluye que la elección de universidad puede influir en las trayectorias laborales, y los egresados de la Universidad Del Norte, en particular, tienden a ocupar más cargos directivos, posiblemente relacionado con la calidad reconocida de la institución y la acreditación previa.

• Autores: Orozco Fontalvo, María Fernanda
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11821
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/11821
• Palabra clave: Web scraping; Egresados; LinkedIn; Categorización; Modelo automatizado
• License: Universidad del Norte