Todo lo que siempre quiso saber sobre ontologías, taxonomías, análisis sintáctico en este glosario…

… clasificaciones de ocupaciones de CIUO-08, pasando por BO&C, ASCO, ROME V3 hasta KldB 2020, matching semántico, SKOS o CINE. ¿Dónde está la diferencia entre una ontología y una taxonomía? ¿Qué tiene que ver un amigo de un amigo con el modelado de ontologías? En nuestro glosario puede encontrar las respuestas a estas y otras preguntas relacionadas con estos temas.

AdaBoost

AdaBoost es un tipo de algoritmo de boosting que crea un clasificador.

AIDA

La Ley de Datos de Inteligencia Artificial (AIDA, por sus siglas en inglés), introducida por el Gobierno canadiense junto con la Ley de Protección de la Privacidad de los Consumidores (CPPA, por sus siglas en inglés) como parte del proyecto de ley C-27, la Ley de Aplicación de la Carta Digital de 2022, es el primer intento canadiense de regular la inteligencia artificial (IA).

Alomorfo

Alomorfo es un término de lingüística que designa a una variante de un morfema similar o igual en función o significado (la parte más pequeña con significado de una palabra). Los alomorfos pueden existir en distintas formas. Se diferencian del morfo en que se manifiesta su pertenencia a un determinado morfema; están clasificados. Por ejemplo, «calur-» es un alomorfo de «calor-» en «caluroso».

Ammattiluokitus 2010 (Finlandia)

Ammattiluokitus 2010 es la clasificación de ocupaciones de Finlandia, se basa en la CIUO-08 y está disponible en tres idiomas (FI, S, EN). La última versión es del año 2010. La estructura contiene los 4 niveles de la CIUO y un quinto nivel adicional con 103 grupos de puestos de trabajo que son especialmente importantes en el contexto nacional.

Análisis clúster

El análisis clúster es un grupo de algoritmos que subdividen un conjunto de datos en grupos y descubren estructuras de semejanzas en los conjuntos de datos. Los elementos de un grupo deben tener más características comunes con otros elementos del mismo grupo que con los elementos de fuera del grupo. Los términos clúster y grupo se pueden entender como sinónimos en este contexto.

Análisis de Asociación

El Análisis de Asociación es un procedimiento de la minería de datos que busca correlaciones y relaciones en conjuntos de datos. Las correlaciones encontradas también se denominan reglas de asociación.

Análisis de relación

El análisis de relación es un tipo de análisis de red y busca las relaciones (en inglés, links) entre los objetos. Un ejemplo de análisis de relación es PageRank.

ANZSCO (Australia y Nueva Zelanda)

Australian and New Zealand Standard Classification of Occupations es la clasificación de ocupaciones de Australia y Nueva Zelanda. Su estructura se basa en la CIUO-08. La última versión es del año 2009.

API

Una API (en inglés, application programming interface) es una interfaz de programación, más concretamente, una interfaz para programar aplicaciones. Una parte de un programa de un sistema de software ofrece una conexión a otros programas. Una API solo define la conexión del programa a nivel de código fuente. Para preparar una interfaz en la mayoría de los casos es necesario documentar con detalle las interfaces. Además de para acceder a las bases de datos o al hardware, como el disco duro o una tarjeta gráfica, una interfaz de programación de aplicaciones también se puede usar para crear los componentes de la interfaz de usuario gráfica. [Wikipedia].

Apriori

El algoritmo apriori es un procedimiento para analizar asociaciones. Busca relaciones útiles en grandes cantidades de datos basados en transacciones.

ASCO (países árabes)

La Arab Standard Occupation Classification/National Employment Standard (ASOC) se trata de una clasificación de ocupaciones que se desarrolló en Arabia Saudí en 2015. En árabe se denomina tasneef. La clasificación se basa en la CIUO-08 y contiene todas las ocupaciones del sector privado y público de Arabia Saudí. La ASOC está disponible en árabe e inglés.

ASOC (Arabia Saudí)

La Arab Standard Occupation Classification/National Employment Standard (ASOC) se trata de una clasificación de ocupaciones que se desarrolló en Arabia Saudí en 2015. En árabe se denomina tasneef. La clasificación se basa en la CIUO-08 y contiene todas las ocupaciones del sector privado y público de Arabia Saudí. La ASOC está disponible en árabe e inglés.

ATS (sistema de seguimiento de candidatos)

Un sistema de seguimiento de candidatos (ATS) es un software de aplicación para el manejo electrónico de los pasos laborales en la contratación. Un ATS tiene semejanzas con un sistema de administración basada en la relación con los clientes (CRM), pero puede adaptarse de forma especial para la contratación y desarrollarse de forma correspondiente. En muchos casos filtran las solicitudes automáticamente en base a criterios establecidos como anteriores empleadores o número de años de experiencia.

Big Data

Big Data son los conjuntos de datos que son demasiado grandes, complejos o cambian demasiado rápidamente para analizarlos con los métodos manuales y clásicos de procesamiento de datos. El término «big data» se refiere a la idea actual de un cambio continuo; con big data también se suele describir el complejo de tecnologías que se emplean para recopilar y analizar estas cantidades de datos. Los datos recopilados pueden provenir de casi cualquier fuente: desde cualquier comunicación electrónica, pasando por los datos recopilados por las autoridades y las empresas, hasta los registros de distintos sistemas de control. [Wikipedia]

BO&C (Neerlandés)

BO&C (beroepen, opleidingen en competentieregister) es el índice de empleos, formaciones y conocimientos de la oficina de desempleo de los Países Bajos.

Boosting

Boosting (en inglés «fomentar») es un algoritmo de clasificación automática que combina varios clasificadores débiles (p. ej. árboles de decisión) en un único clasificador más potente.

BRC 2014 (Neerlandés)

La clasificación de ocupaciones de los Países Bajos, Beroepenindeling ROA-CBS 2014 (BRC 2014), se basa en la CIUO-08 y se aplicó en 2014. Se emplea para la clasificación estadística de las ocupaciones.

C4.5

C4.5 es un algoritmo del aprendizaje de concepto que genera un árbol de decisiones a partir de los datos ya registrados y clasificados. C4.5 es un clasificador.

CART

CART significa en inglés Classification and Regression Trees y es un método de aprendizaje automático que se basa en árboles de decisión. Reproduce grandes cantidades de datos en árboles de decisión y los clasifica. Al igual que C4.5, CART es un clasificador.

CBO 2002 (Brasileira)

CBO 2002 es la última versión de la clasificación de ocupaciones brasileña (Classificação Brasileira de Ocupações). Clasifica las ocupaciones en una estructura jerárquica según las habilidades y tareas correspondientes.

CH-STAMM

Las entradas en la base de datos de la Oficina Federal de Estadística de Suiza se realizan con un código de procedencia (de ocho cifras) no descriptivo. Este se puede enlazar con distintos códigos adicionales y nomenclaturas (p. ej. SBN 2000 o CIUO-08). Cada actividad también cuenta con 1 código de procedencia, pero a la vez puede tener varias nomenclaturas (p. ej. denominaciones masculinas/femeninas, distintas formas de escritura, etc.).

Clasificador

Un clasificador (en inglés, classifier), es una herramienta del ámbito de la minería de datos que busca datos y trata de ordenarlos en una clasificación.

CIP 2020

La Clasificación de Programas Educativos (Classification of Instructional Programs – CIP) proporciona un patrón taxonómico que apoya el seguimiento preciso y la presentación de informes de los campos de estudio y las actividades de finalización de programas. Fue desarrollado originalmente por el Centro Nacional de Estadísticas Educativas (NCES) del Departamento de Educación de los Estados Unidos en 1980, y sus revisiones ocurrieron en 1985, 1990 y 2000.

CNO11 (España)

La Clasificación Nacional de Ocupaciones 2011 (CNO-11) es la clasificación de ocupaciones de España. Se basa en la CIUO-08, pero añade otro nivel entre el primer y el segundo nivel de la CIUO para suavizar algo la estructura. La última versión es del año 2011.

CNP V 2010 (Cabo Verde)

La Classificação Nacional das Profissões (CNP) 2010 es la clasificación de ocupaciones de Cabo Verde. Su estructura se basa en la CIUO-08 con un nivel adicional. Está disponible en portugués, la última versión es del año 2010.

Gráficos Conceptuales

Los gráficos conceptuales (en inglés, conceptual graph) son un sistema lingüístico lógico desarrollado por John F. Sowa para describir semánticamente dominios de conocimiento limitados. Permiten una representación formal del conocimiento. Los gráficos conceptuales suelen utilizarse en los sectores de la inteligencia artificial, la informática y la ciencia cognitiva. Las relaciones entre dos conceptos se representan p. ej. de la siguiente manera: un [concepto] está relacionado con otro [concepto] mediante una (relación) (conceptos se representan gráficamente como un rectángulo, las relaciones como un óvalo).

COR (Rumanía)

La Clasificarea ocupatiilor din Romania (COR) es la clasificación de ocupaciones de Rumanía, su estructura de 4 niveles se basa en la CIUO-08. Está disponible en rumano y su última versión es del año 2011.

CP 2011 (Italia)

La Classificazione delle Professioni (CP) 2011 es la clasificación de ocupaciones de Italia. Se basa en la CIUO-08 y está disponible en dos idiomas (IT, EN), la última versión es del año 2011.

CPME 2016

Clasificación mexicana de planes de estudio por campos de formación académica 2016. Esta clasificación contiene los elementos principales para la generación de información vinculada con la estructura, desarrollo y comportamiento del Sistema Educativo Nacional (SEN), que tiene a los planes de estudio de los niveles superior y medio superior como unidad de análisis fundamental.

CPO (Paraguay)

La CPO (Clasificación Paraguaya de Ocupaciones) es el sistema de clasificación nacional de ocupaciones de Paraguay. La estructura básica de la clasificación se basa en la CIUO.

CPP 2010 (Portugal)

La Classificação Portuguesa das Profissões (CPP) 2010 es la clasificación de ocupaciones de Portugal, su estructura se basa en la CIUO-08 con un quinto nivel adicional. Está disponible en portugués e inglés, su última versión es del año 2010.

CSOC_DaDian 2015 (China)

La «Clasificación de Ocupación Estándar China» (edición 2015) fue elaborada conjuntamente por el Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social de la República Popular China, la Administración General de Supervisión de la Calidad, Inspección y Cuarentena de la República Popular China y la Oficina Nacional de Estadística, y ha sido emitida en 2015. Es anotada según la «Clasificación y Códigos de Ocupaciones» (GB/T 6565-2015), y se amplía la categoría de ocupaciones.

CZ ISCO/COFOG (República Checa)

La clasificación de ocupaciones de la República Checa, Klasifikace funkcí vládních institucí, se basa en la CIUO-08 y tiene un quinto nivel adicional. Está disponible en checo y su última versión es del año 2011.

Data mining

La minería de datos (en inglés, data mining, es una metáfora de una acumulación de datos que parecen valiosos donde hay que «cavar» con esfuerzo en busca de nuevo conocimiento) se refiere a la aplicación sistemática de métodos estadísticos en grandes archivos de datos con el objetivo de reconocer nuevas conexiones transversales y tendencias. Este tipo de archivos de datos no se pueden procesar manualmente, por lo que es necesario emplear métodos asistidos por ordenador. [Wikipedia]

DISCO-08 (Dinamarca)

La clasificación de ocupaciones danesa, Danmarks Statistiks fagklassifikation, basa su estructura en la CIUO-08 y tiene un código de 6 cifras que parte de cinco niveles jerárquicos. La última versión es del año 2011.

DISCO II

El European Dictionary of Skills and Competences (DISCO) II es un tesauro online que en la actualidad cuenta con más de 104.000 términos y 36.000 expresiones sobre habilidades y competencias (skills) sobre los campos de la salud, la TI, las ciencias sociales, el cuidado del medio ambiente y la tecnología. Se trata de una clasificación de competencias única multilingüe (con términos independientemente del nombre del puesto) y abarca 11 idiomas (DE, EN, FR, ES, IT, CZ, HU, LT, PL, SK, SE). DISCO I fue el precursor y tenía el objetivo de definir una estructura adecuada para los distintos sectores. DISCO II amplia estas estructuras a las descripciones de los resultados del aprendizaje que son similares a las competencias/habilidades.

Distribution

A distribution represents the probabilities for all measurable outcomes. For example, the grades for an exam could fit a normal distribution. This normal distribution represents all the probabilities of a grade.

EEOC

La Comisión de Igualdad de Oportunidades en el Empleo de EE. UU. (EEOC) se encarga de controlar el cumplimiento de la normativa que prohíbe la discriminación de solicitantes de empleo y empleados en base a su raza, color de piel, religión, sexo (incluyendo embarazo, identidad sexual y orientación sexual), procedencia, edad o discapacidad.

El informe EEO-1 es una evaluación de conformidad de la Comisión de Igualdad de Oportunidades en el Empleo El informe requiere que las empresas presenten los datos de ocupación que están clasificados por raza/etnia, sexo y categoría laboral. El informe EEO-1 distingue entre nueve categorías principales de ocupaciones.

EM

El algoritmo esperanza-maximización (EM) es un procedimiento del ámbito de la minería de datos para analizar clústeres (como k-means). Sirve para descubrir nuevos conocimientos en grandes cantidades de datos.

Emsi skills

Una biblioteca de código abierto con 30.000 habilidades recopiladas de cientos de millones de ofertas de empleo, perfiles y currículos en línea.

ERP (planificación de recursos empresariales)

La planificación de recursos empresariales  (ERP) designa a las labores empresariales de planificar y controlar los recursos disponibles y necesarios para el fin de la empresa, como el capital, el personal, la maquinaría, el material, la tecnología de información y comunicación, los sistemas de TI, etc. para garantizar un proceso de creación de valor eficaz operativamente y optimizar el control de los procedimientos empresariales y operativos. En las empresas de fabricación, una función principal de los ERPS es la planificación de necesidades de material (véanse también la planificación de requisitos de material y la planificación de recursos de fabricación) que debe garantizar que todos los materiales necesarios  para la fabricación de los productos y componentes estén disponibles en el lugar adecuado, a la hora adecuada y en la cantidad adecuada. En la actualidad esta labor solo se puede lograr con sistemas de TI basados en modernas tecnologías de la información y la comunicación.

ESCO

La European Skills, Competences, Qualifications and Occupations (ESCO) es una clasificación de la Comisión Europea de capacidades, competencias, cualificaciones y ocupaciones. Esta clasificación es especialmente interesante por las habilidades/competencias transversales, respectivamente habilidades de gestión.

FAP 2009

La nomenclatura francesa de Familles Professionnelles (FAP) resulta de un aproximamiento entre las PCS (Professions et Catégories Socioprofessionnelles) y el ROME (Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois). Los puestos de trabajo se agrupan según las competencias y habilidades comunes en grupos de puestos de trabajo. La clasificación es sobre todo importante para la formación profesional y fines estadísticos.

FOAF

Friend of a Friend (FOAF)  es una de las primeras aplicaciones tecnológicas de la web semántica: un proyecto que quiere modelar las redes sociales para que sean legibles por máquinas. En la actualidad muchísimas personas lo hacen mediante sus propios sitios web. Gracias a FOAF las máquinas pueden leer estos sitios web y aprender algo sobre las relaciones entre las personas, los sitios y las cosas que se describen en la web. [Proyecto FOAF]

GB/T 6565-2015 (China)

La clasificación y códigos de ocupaciones fueron emitidos en 2015 y sustituyen a la antigua clasificación GB/T 6565-2009.

GICS

La GICS (Global Industry Classification Standard) es una clasificación industrial que MSCI y Standard & Poor’s desarrollaron en 1999 y asigna a las empresas a nivel mundial a un grupo industrial. La taxonomía se parece al Industry Classification Benchmark (ICB), que el FTSE Group mantiene.

homónimos, homógrafos y homófonos

Un homónimo (homonimia = literalmente, igual nombre) es una palabra que tiene la misma escritura para distintos conceptos (significados). Un homónimo es el término opuesto a un sinónimo (distintas palabras para el mismo concepto). Los homónimos son homógrafos y homófonos. Los homógrafos son palabras que se escriben igual pero se pronuncian diferente. Los homófonos (homofonía = literalmente igual sonido) son palabras que suenan igual pero se escriben diferente.

Ejemplo de homonimia
Pez1: [sustantivo masculino] «vertebrado acuático»
Pez2: [sustantivo femenino] «sustancia resinosa»
otros: vino, nada, etc.

Ejemplo de homofonía
baca y vaca, onda y honda

No está claro el límite entre la homonimia y la polisemia, pero a veces se establece.

[Fuente: relaciones semánticas]

hiperplano

Un hiperplano es una función del tipo y=mx+b. En una clasificación sencilla con solo dos factores, el hiperplano es una línea.

HSCO 08/FEOR-08 (húngara)

La clasificación de ocupaciones húngara Hungarian Standard Classification of Occupation (HSCO) se basa en la CIUO-08 y está disponible en dos idiomas (EN, H). Está compuesta por cuatro niveles jerárquicos y está vigente desde 2011.

hiponomia e hiperonimia

Los términos hiponomia e hiperonimia describen el tipo de jerarquía de subordinación conceptual semántica de los conceptos. Un hipónimo (subconcepto) es «del tipo» de su hiperónimo (concepto superior). Es una relación semántica central entre conceptos en redes semánticas, taxonomías y tesauros. [Wikipedia]

Ejemplo
Dermatólogo/a, ginecólogo/a, alergólogo/a son hipónomos de su hiperónimo especialista médico/aEspecialista médico/a es a su vez un hipónimo de médico/a.

ICB

El ICB (Industry Classification Benchmark) agrupa a empresas que cotizan en bolsa según su facturación principal en los sectores. Dow Jones y FTSE introdujeron la clasificación en 2004 y es la rival de la Global Industry Classification Standard (GICS) que utilizan Standard & Poor’s y MSCI.

ISCED

La Clasificación Internacional Normalizada de la Educación (CINE) fue desarrollada por la UNESCO para clasificar y caracterizar los tipos y sistemas de formación. Se diferencian distintos niveles (levels). Sirve para indicar el nivel educativo (el máximo nivel educativo finalizado) en una comparación internacional.

ISCO-08

La Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO) 2008 es una de las clasificaciones internacionales de ocupaciones más importantes, su última versión es de 2008, se actualiza cada 20 años, la vez anterior fue en el año 1988. La OTI (Organización Internacional del Trabajo) es la responsable de esta clasificación. Hasta la fecha la versión completa solo está disponible en inglés (se planea la publicación de versiones en francés y español). Muchas clasificaciones específicas de países se basan en la CIUO-08.

ÍSTARF-95 (Islandia)

Íslensk starfaflokkun 1995 es la clasificación de ocupaciones de Islandia. Su estructura se basa en la CIUO-08.

JANZZ.jobs

JANZZ.jobs: Todo el poder del mundo en una plataforma única.
JANZZ.jobs funciona como una plataforma de citas, pero para trabajos. O, dicho de otra manera, JANZZ.jobs es una plataforma única global que reúne todo el conocimiento y las capacidades de forma rápida, precisa y multilingüe; ya sea información profesional o privada, sobre empleados o empleadores, personas privadas o empresas. No importa el empleo ni el sector, si es un puesto permanente o temporal, si es a jornada completa o parcial, si es a nivel local, regional, nacional o mundial. Gracias al sistema único de matching semántico se comparan todos los criterios relevantes a tiempo real y la oferta y la demanda se combinan de forma precisa y anónima. En JANZZ.jobs no se busca, en JANZZ.jobs se encuentra.

JANZZclassifier!

JANZZclassifier! analiza conjuntos de datos complejos con datos relacionados con el empleo, como por ejemplo, títulos de empleo, habilidades, función e industria, y los completa con metadatos inteligentes y estandarizados. Hay disponibles más de 100 sistemas de clasificación oficiales, como O*Net, ISCO-08, BO&C, ASOC o SSOC 2015 y más de 60 sistemas de referencia estandarizados. Gracias a sus precisas clasificación y estandarización, JANZZclassifier! logra que sus datos se puedan comparar y así crea el punto de partida perfecto para más procesos como benchmarking, la concordancia o las valoraciones estadísticas

JANZZon!

En la actualidad la solución SaaS JANZZon! es la base de datos de conocimiento enciclopédico multilingüe más grande del mundo en el sector de los datos sobre ocupación laboral (en especial, empleos, clasificaciones laborales, capacidades/competencias, formación/cualificaciones, etc.). JANZZon! sirve para aplicaciones de los ámbitos de los sistemas de información sobre empleo y formación, los motores de matching (de empleo y habilidades), los analizadores sintácticos de CV y bases de datos de CV, las herramientas de modelado y análisis estadístico, etc.

Con su gran número de conceptos polidireccionales, JANZZon! logra relaciones contextuales únicas y permite opciones inteligentes desconocidas hasta ahora en los campos del enriquecimiento de datos y el proceso de indexación, incluyendo el contexto y la compleción de consultas para búsquedas de texto completo y analizador sintáctico, matching semántico multilingüe de empleos y habilidades, asignaciones automáticas de y entre distintos sistemas de clasificación, empleo de datos complejos, también no estructurados en el ámbito de los análisis de carencias y benchmarking, etc.

JANZZjobsAPI

La JANZZjobsAPI es la interfaz directa y sencilla a nuestros productos JANZZ y soluciones SaaS, en especial al motor de matching JANZZsme! y a la ontología JANZZon!. En el centro de la Jobs API de JANZZ se encuentra la ontología integral de empleos y habilidades JANZZon! que representa el conocimiento sobre los puestos y las capacidades, así como las maneras en las que están relacionados entre sí. Mediante la JANZZjobsAPI los desarrolladores pueden conectarse a la gran base de conocimiento de datos relacionados con el empleo, así como al inteligente motor de búsqueda, lo que les permite integrar la función de búsqueda y matching de empleo semánticos con aplicaciones de terceros. La JANZZjobsAPI se integra a la perfección en soluciones del mercado laboral como plataformas de trabajo, sistemas de seguimiento de solicitantes o páginas de empleo de empresas. Hay muchas opciones para usar la Jobs API de JANZZ.

JANZZon! (system)

La clasificación de JANZZon! (el orden de los conceptos) sigue criterios, por una parte lógicos y por otra, claramente basados en el contenido, es decir, el punto de partida siempre es el contenido de los conceptos. Los conocimientos de trasfondo sobre los conceptos individuales y la ubicación en la ontología son importantes. Los conocimientos de trasfondo tienen un gran significado en la web semántica, ya que una máquina solo puede «aprender» el significado de los conceptos individuales.
En las ocupaciones y funciones, la clasificación lógica es relativamente sencilla, también porque ya existen clasificaciones de ocupaciones que se emplean a nivel internacional, que también sirven como apoyo a JANZZon!. La situación se vuelve más compleja cuando se trata de especializaciones y habilidades donde es muy complicado o imposible seguir un orden estrictamente lógico. En estos casos, la creación se suele basar en el contenido, también cuando se parte de una habilidad, especialización o persona que tiene estas habilidades o puede tenerlas.

Ejemplo
Microsoft Word está en cualquier caso relacionado con el concepto Microsoft Office, que también es un software. Microsoft Word también está muy relacionado con el procesamiento de textos, pero no tiene por qué tener sentido clasificar Microsoft Word dentro delprocesamiento de textos. Para que la máquina pueda reconocer la conexión entre el procesamiento de textos y Microsoft Word, los dos conceptos pueden estar unidos, p. ej. mediante relaciones.

JANZZsme!

JANZZsme! es la última generación de nuestro motor de concordancia semántica para concordancia de habilidades y empleo, , así como para la utilización y evaluación inteligentes de todo tipo de occupation (big) data. De este modo, se puede tratar de datos estructurados o no estructurados, como p. ej. los extensos perfiles profesionales de las personas que buscan empleo, las ofertas de trabajo, incluyendo los requisitos de los portales de empleo o las páginas de vacantes de las empresas, etc. Las funcionalidades de matching y búsqueda de JANZZsme! permiten mediante la JANZZrestAPI consultas muy complejas sobre comparaciones precisas de conceptos (matching de empleo y habilidades) en 1:1, pero también 1:n (uno a uno y uno a muchos), minería de datos extensa, p. ej.: en el campo de los datos sobre ocupación laboral, resultados muy mejorados en el ámbito de las búsquedas clásicas de texto completo, análisis de carencias o evaluaciones comparativas (benchmarking).
En perfecta interacción con JANZZon!, JANZZsme! permite un matching de empleo y habilidades semántico, transparente y real de una precisión hasta ahora desconocida y se puede integrar y utilizar muy fácil y económicamente como solución de nube mediante la JANZZrestAPI en los entornos y aplicaciones web existentes.

JNZ-KZ (Serbia)

La clasificación serbia de ocupaciones Jedinstvena nomenklatura zanimanj / Klasifikacija zanimanja, se basa en la CIUO-08, con cuatro niveles. Está disponible en serbio.

JSOC 2011 (Japón)

La Japan Standard Occupational Classification (JSOC) es la clasificación nacional de ocupaciones de Japón. La JSCOC reproduce la estructura del mercado laboral japonés, por lo que está organizada de forma diferente que la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO).

KldB 2020 (Alemania)

La Klassifikation der Berufe (KldB) 2020 de la Agencia Federal del empleo / Instituto de Investigación Educativa, Alemania, tiene una estructura jerárquica con cinco niveles: sectores laborales, grandes grupos laborales, grupos laborales, subgrupos laborales y grupos primarios laborales. También se realiza una clasificación por el nivel de requisitos: actividades de ayudante y aprendiz, actividades profesionales, actividades especializadas muy complejas, actividades muy complejas. Hay una tabla de comparación con la CIUO-08.

K-means

El algoritmo K-means es un procedimiento popular de agrupación de datos (análisis clúster). Se forma un número predefinido de grupos k, de forma que los elementos dentro de un grupo sean lo más parecidos que sea posible.

kNN

kNN, o K vecinos más cercanos es un algoritmo de clasificación. Pertenece a la categoría de aprendizaje vago.

KZBiH-08 (Bosnia y Herzegovina)

La clasificación de ocupaciones de Bosnia y Herzegovina Klasifikacije Zanimanja se basa en la ISCO-08.

KZiS 2010 / COFOG (Polonia)

La Klasyfikacja Funkcji Rządu, la clasificación de ocupaciones de 2010 de Polonia, se basa en la CIUO-08 y está disponible en dos idiomas (PL, EN). Está compuesta por cinco niveles jerárquicos y está vigente desde 2010.

Lazy learner

Un aprendizaje vago (en inglés, «lazy learner») comienza con la modelización no durante el proceso de entrenamiento (como en el «aprendizaje entusiasta»), sino durante la entrada de datos no clasificados.

LB 501-2002 (China)

La clasificación y códigos de ocupaciones fueron emitidos por el Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social de la República Popular China en 2005 y se basan en la clasificación internacional estándar de ocupaciones (ISCO).

LKP 2010 (Albania)

La Lista Kombëtare e Profesioneve (LKP) 2010, la clasificación de ocupaciones de Albania, se basa en la CIUO-08. Está compuesta por cuatro niveles jerárquicos y se utiliza desde el año 2010.

Machine Learning

El aprendizaje automático (machine learning) es un término general para la generación artificial de conocimiento a partir de experiencia y sirve principalmente para crear un programa informático autónomo. Un programa informático realiza una fase de aprendizaje inicial en la que examina una gran cantidad de datos como ejemplos. Cuando finaliza esta fase de aprendizaje, puede generalizar mediante el reconocimiento de pautas de los datos de aprendizaje. De este modo, el sistema también puede valorar datos desconocidos. El aprendizaje automático es muy parecido a la minería de datos, que también trata del reconocimiento de pautas en grandes cantidades de datos (big data). Mientras que en la minería de datos, los conocimientos de los datos dan prioridad a las personas, en el aprendizaje automático, el programa informático es el que aprende.
En la actualidad no se puede pasar por alto el aprendizaje automático: el reconocimiento de idioma y texto, la búsqueda web eficaz y los vehículos autónomos son solo algunos ejemplos de campos de aplicación.

Matching Semántico (High Quality Matching)

El matching semántico es una tecnología de la informática que tiene el objetivo de identificar información similar desde una perspectiva semántica. Si existen estructuras similares a gráficos, como p. ej. clasificaciones, bases de datos o esquemas XML y ontologías, el matching funciona como un operador que identifica las intersecciones en las dos estructuras que se corresponden semánticamente. Por ejemplo, puede reconocer que un concepto o el nombre de archivo médico corresponde semánticamente con médico o doctor.

El matching semántico es una tecnología de una importancia fundamental con muchos campos distintos de aplicación como p. ej. los RR. HH y la contratación de personal, la integración de datos, la migración de datos, las traducciones de solicitudes, las redes peer-to-peer, los esquemas y la fusión de ontologías. También se puede comprobar la utilización del matching semántico en otros ámbitos. Por lo tanto, ofrece una buena solución al problema general de la heterogeneidad semántica, sobre todo a la gestión de la gran variedad de conocimiento. Hace tiempo que las dificultades de comprensión entre las personas de distintas culturas e idiomas con diferentes puntos de vistas y utilizaciones de terminologías suponen un gran problema.. Esta problemática ha aumentado con el inicio de la época web y la posterior explosión informativa. Las personas se enfrentan al desafío de filtrar la información de un gran número de fuentes, de hacerlo inequívocamente y de integrar este proceso.

MOL (Arabia Saudí)

Además de ASCO, muchos países árabes tienen su propia clasificación nacional de ocupaciones. Arabia Saudí utilizó durante mucho tiempo la clasificación MOL, que no se basa en la CIUO-08. Sin embargo, MOL ha sido sustituida por una nueva clasificación: ASOC/NES.

NACE

La nomenclatura estadística de actividades económicas de la Comunidad Europea (en francés, Nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne), más conocida como NACE, es un sistema para clasificar las actividades económicas que ha concebido la Unión Europea en base a la CIIU rev. 3 (Clasificación Industrial Internacional Uniforme de todas las actividades económicas) de las Naciones Unidas. También corresponde a la nomenclatura general de las actividades económicas (NOGA) suiza.

NAICS (Norteamérica)

El NAICS (North American Industry Classification System) es un sistema de clasificación que se emplea en Canadá, México y EE. UU. para clasificar empresas según el tipo de actividades económicas o procesos de fabricación. Es el sucesor del Standard Industrial Classification Systems (SIC).

Naive Bayes

Los Naive Bayes son un grupo de algoritmos que se basan en la siguiente suposición: todos los atributos son estadísticamente independientes, es decir, el conocimiento del valor de un atributo no dice nada sobre el valor de otro atributo (cuando se conoce la clase).

NCO-2004 (India)

NCO-2004 es la clasificación nacional de ocupaciones en India. Se basa en la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones CIUO-88, la predecesora de la CIUO-08.

NKZ 10 (Croacia y Macedonia)

La clasificación de ocupaciones de Croacia y Macedonia, Nacionalna klasifikacija zanimanja (NKZ) 2010 , se basa en la CIUO-08. Está disponible en croata y en inglés, y su última versión es del año 2011.

NOC (Canadá)

La clasificación de ocupaciones canadiense, National Occupational Classification (NOC), se basa en la estructura de la CIUO-08. Está compuesta por cuatro niveles jerárquicos, está disponible en francés e inglés y su última versión es del año 2016 y 2021.

НКПД-2011 (Bulgaria)

La clasificación de ocupaciones de Bulgaria, НКПД-2011 se basa en la CIUO-08. Está compuesta por cuatro niveles jerárquicos y se utiliza desde el año 2011.

OCDE sobre Inteligencia Artificial (IA)

Los Principios de IA de la OCDE fueron adoptados el 22 de mayo de 2019 por los países miembros de dicha organización, cuando se aprobó el Consejo de recomendación sobre Inteligencia Artificial de la OCDE. El consejo establece cinco principios complementarios basados en valores, para la gestión responsable de una IA digna de confianza:

  •  La IA debe beneficiar a las personas y al planeta al impulsar el crecimiento inclusivo, el desarrollo sostenible y el bienestar.
  •  Los sistemas de inteligencia artificial deben diseñarse de manera que respeten el Estado de Derecho, los derechos humanos, los valores democráticos y la diversidad, y deben incluir las salvaguardias adecuadas -por ejemplo, permitir la intervención humana cuando sea necesario- para garantizar una sociedad justa y equitativa.
  •  Debe haber transparencia y divulgación responsable en torno a los sistemas de IA para asegurar que las personas entiendan los resultados basados en la IA y puedan cuestionarlos.
  • -Los sistemas de IA deben funcionar de forma sólida, segura y protegida a lo largo de su ciclo de vida y los riesgos potenciales deben ser evaluados y gestionados continuamente.
  • Las organizaciones y las personas que desarrollan, implementan u operan sistemas de IA deben ser responsables de su correcto funcionamiento, de acuerdo con los principios antes mencionados.

O*NET (USA)

La Occupational Information Network (O*NET) de EE. UU. la impulsa, entre otras instituciones, la Administración de Empleo y Capacitación del Departamento de Trabajo de EE. UU. (USDOL/ETA). Está orientada hacia la SOC (clasificación del Reino Unido). O*NET es una amplia base de datos con descripciones de ocupaciones y las capacidades, competencias, etc. necesarias para ello. Cada ocupación se clasifica en Tasks, Tools used, Knowledge, Skills, Abilities, Work Activities, Work Context, Job Zone.

Clasificación de Ocupaciones

La clasificación de ocupaciones o las clasificaciones de ocupaciones son estructuras y clasificaciones de ocupaciones según distintas características. Entre ellas se encuentran p. ej. la clasificación internacional de ocupaciones CIUO-08 de la organización internacional del trabajo (International Labor Organization) que elaboró en los 60 un primer sistema internacional de clasificación de los grupos de puestos de trabajo, la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (International Standard Classification of Occupations). En 1988 y 2008 se adaptó dos veces a las modificaciones del mundo laboral en los países industriales (CIUO-88 y CIUO-08). En base a esta clasificación, se puede determinar en las comparaciones internacionales la posición de las personas en la jerarquía social de la sociedad (incluyendo estadísticas comparativas sobre los distintos mercados laborales, sistemas de formación, desempleo, etc.).
Según la versión de 1988 de la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones de Eurostat (con la finalidad de la Unión Europea), hay nueve grandes grupos de ocupaciones (sin contar las ocupaciones de las fuerzas armadas). Estos grandes grupos de ocupaciones se clasifican en grupos, subgrupos y grupos primarios de puestos de trabajo, de forma que cada puesto de trabajo tiene asignado un número de código de cuatro cifras de un grupo primario.

Alemania
En Alemania también se aplica la Klassifizierung der Berufe (clasificación de ocupaciones) (KldB 1988 y KldB 1992) o la Klassifikation der Berufe 2010 (clasificación de ocupaciones 2010) que no coincide con la CIUO. Un grupo de puestos de trabajo interno de la Agencia Federal alemana del empleo para la preparación de una nueva clasificación de las ocupaciones 2010 ha desarrollado una definición según la que un empleo es un conjunto de actividades que requieren conocimientos y aptitudes profesionales específicos.

Austria
El Arbeitsmarktservice Österreich (AMS) (instituto austriaco de empleo) diferencia 24 sectores profesionales, la Wirtschaftskammer Österreich (WKÖ) (cámara de economía de Austria) en el BerufsInformationsComputer (BIC del Instituts für Bildungsforschung der Wirtschaft iws (Instituto de investigación educativa de la economía) grupos de puestos de trabajo y también ámbitos laborales. Además, en Austria se aplica la clasificación de ocupaciones Ö-ISCO, la adopción nacional de la CIUO-08.

Suiza
La Schweizerische Kantonale Berufsberatung (orientación profesional cantonal suiza) berufsberatung.ch distingue otros ámbitos laborales – que se reestructuraron con la nueva reglamentación educativa que entró en vigor el 1 de enero de 2009. Para fines estadísticos se aplica la clasificación NOGA (nomenclatura general de las actividades económicas / Nomenclature Générale des Activités économiques), que se adaptó en 1988 a los cambios del mercado laboral en los países industriales (CIUO-88).

También existen otros sistemas de clasificación importantes en otras regiones y países del mundo, como p. ej. O*net, ANZSCO, SOC, NOC, BO&C y muchos más.

Occupation data

Los datos sobre ocupación laboral (en inglés: occupation data) son un término general para los conceptos de los datos semánticamente relacionados con los empleos/habilidades, como las competencias relacionadas con el empleo, las habilidades de gestión o habilidades sociales, formaciones/cualificaciones, especializaciones, etc.

Ocupación vs. profesión

Existe una opinión generalizada de que «ocupación» y «profesión» son sinónimos. Sin embargo, esto en realidad solo ocurre ocasionalmente. La ocupación (también función u oficio) se refiere a la actividad que una persona realiza para ganarse la vida. Dicha actividad puede desempeñarse en el marco de un negocio propio, o como empleado por cuenta ajena; y no necesariamente requiere siempre de cualificaciones, formación o experiencia específicas. Una profesión, por otra parte, es una ocupación que exige una formación determinada, conocimientos, cualificaciones y habilidades específicas. En resumen, es algo que se puede/debe aprender. Es por esta razón que el puesto de gerente, por citar un ejemplo, debería estar clasificado como una función o actividad y no como una profesión real. En contraposición, un carpintero es un ejemplo típico de una profesión para la cual se puede realizar una formación y adquirir un título. No obstante, a menudo las diferencias entre las ocupaciones y las profesiones no son tan claras, porque una profesión puede ser en ocasiones también una actividad, pero una actividad muy rara vez una profesión. Estas son las principales diferencias:

  1. Se denomina actividad a un acto realizado por una persona a cambio, normalmente, de una compensación económica. La profesión hace referencia a una vocación, la cual requiere un alto nivel de educación y/o habilidades.
  2. Contrariamente a la actividad, la profesión tiene un código de conducta.
  3. Para realizar una actividad, frecuentemente no se requiere ninguna formación o cualificación específica en un campo concreto. Una profesión requiere una especialización, incluyendo habilidades y conocimientos determinados, lo cual hace de la formación una necesidad.
  4. En general, en muchos países las profesiones están reguladas por un estatuto profesional específico, no siendo así en el caso de las actividades.
  5. A alguien que realiza una actividad se le paga por lo que produce o fabrica. A alguien que ejerce una profesión se le remunera en función a sus conocimientos, competencias y/o su experiencia profesional.
  6. Una profesión es también una actividad, cuando quien la ejerce es remunerado por el uso de sus conocimientos y competencias.

Ontología

Las ontologías en informática son representaciones estructuradas de manera formal y lingüística, y principalmente orales de un conjunto de terminologías y las relaciones existentes entre ellas en un alcance determinado. Se emplean para intercambiar el «conocimiento» de manera digital y formal entre los programas de aplicaciones y los servicios. En los últimos años las ontologías han experimentado un auge con la idea de la web semántica y forman parte de la representación del conocimiento en la parte de la inteligencia artificial. A diferencia de una taxonomía, que solo forma una clasificación jerárquica, una ontología supone una red de información con relaciones lógicas. Las ontologías sirven como una herramienta de estructuración e intercambio de datos para juntar los conocimientos ya existentes, buscar en los conocimientos existentes y editarlos o generar nuevos casos de tipos de conocimientos. [Wikipedia]

Las ontologías consisten en la representación de conocimientos: las personas pueden entender correctamente el concepto y clasificarlo gracias a sus conocimientos del trasfondo y al contexto en el que se emplea una determinada palabra. De cierto modo, una máquina puede «aprender» el significado semántico de un término. Para representarlo, se suelen utilizar los llamados gráficos conceptuales. Los conceptos se conectan entre sí a través de distintas relaciones. El significado de los términos individuales se hace «interpretable» para una máquina mediante las relaciones establecidas y la clasificación en la jerarquía. Las ontologías se emplean en los sectores de la inteligencia artificial, la web semántica, el desarrollo de sistemas y software, la informática biomédica, etc.

OWL

OWL (Web Ontology Language) es una especificación W3C de un formato basado en XML para representar ontologías basadas en las lógicas de la descripción y RDF(S).

OXML

OXML es un formato XML de la empresa Ontoprise para representar ontologías basadas en lógica f. Facilita los mecanismos básicos para describir ontologías, sus metadatos y componentes (conceptos, relaciones, axiomas).

ÖISCO-08 (Austria)

La Österreichische Systematik der Berufe (ÖISCO-08) emplea, como su nombre indica, el mismo código y estructura que la CIUO-08 con los cuatro niveles. La estructura y los comentarios están disponibles en inglés y alemán, el índice alfabético solo está en alemán. Ö-ISCO es la última versión que se emplea desde 2011.

PageRank

PageRank es un algoritmo que evalúa una cantidad de objetos enlazados según su estructura. A cada objeto se le asigna una valoración en base a su estructura reticular. El algoritmo sirve, por ejemplo, en Google como base para valorar los sitios web.

Parsing

El parsing o análisis sintáctico se aplica en la informática, pero también en el análisis de la estructura de idiomas naturales. Un analizador sintáctico o parser (en inglés, to parse es «analizar» o del latín pars, «parte») es un programa informático que se encarga de analizar y transformar cualquier registro para continuar procesando el formato aprovechable. Los analizadores sintácticos suelen emplearse para deducir la semántica de la entrada en relación con el proceso del análisis y para realizar acciones en consecuencia.

Part-whole-relations (mereología)

La mereología es un tipo de jerarquía que trata sobre la relación entre las partes y el todo, es una rama de la ontología. Un todo es una combinación de las distintas partes. [Wikipedia]

Ejemplo
Un libro es una parte de una colección de libros. Si A es una parte de B y B es una parte de C, entonces A también es una parte de C.

PCS 2003

La clasificación francesa Professions et Catégories Socioprofessionnelles (PCS) está compuesta por cuatro niveles de agregación.

PCS-ESE 2003

PCS-ESE 2003 (profesiones y categorías socioprofesionales / empleados en compañías) es un tipo especial de nomenclatura. Se utiliza como descripción de las actividades de los empleados en empresas y sociedades privadas o semipúblicas.

PK (Letonia)

La clasificación de ocupaciones de Letonia, Profesiju klasifikators, se basa en la CIUO-08 y tiene un quinto nivel adicional. Está disponible en letón y se utiliza desde 2010.

Polisemia

Se denomina polisemia a un signo lingüístico (p. ej. palabra) que tiene distintos significados o términos, por lo que una palabra con polisemia tiene más de un significado. No está claro el límite con la homonimia, pero la polisemia significa ambivalencia sistemática, al contrario que la homonimia, que significa ambivalencia ocasional. Las palabras polisémicas tienen un origen lingüístico común a diferencia de los homónimos. Los motivos de la polisemia son: metáfora (uso pictórico), metonimia (uso no literal), préstamo del significado (uso ampliado), utilización elíptica (uso omitido), recuperación de arcaísmos (uso recuperado) o diferenciación técnica de terminologías.

Ejemplo
Banco: instituto financiero o banco para sentarse.

Qualification mismatch

Se habla de desajuste de cualificaciones o qualification mismatch cuando el nivel de cualificación disponible/ofrecido y/o el ámbito de cualificación disponible/ofrecido difiere de las cualificaciones solicitadas en realidad para ejercer correctamente un empleo/una actividad.

RDF(S)

Resource Description Framework (RDF) y Resource Description Framework Schema (RDFS) son «sistemas para describir recursos» y pertenecen a los formatos especificados por el  World Wide Web Consortium (W3C) para describir e intercambiar metadatos en WWW. RDFS es un procedimiento técnico de internet para formular un enunciado lógico sobre cualquier cosa (recursos) y sirve como componente básico de la web semántica. RDF se parece a los métodos clásicos para modelar conceptos, como los diagramas de clases UML  y el modelo entidad-relación. En el modelo RDF, cada enunciado consta de tres unidades: sujeto, predicado y objeto, y un recurso se describe con más detalle como sujeto con otro recurso o sencillamente con un valor (literal) como objeto.

REST

REST o Representational State Transfer es, junto con SOAP y XML-RPC, la alternativa más importante para la ejecución de los distintos servicios web. REST se basa en los principios que ya se utilizan en la aplicación más extendida  – la World Wide Web. La WWW supone una aplicación REST inmensa. Muchos buscadores, tiendas, portales, redes o sistemas de reserva ya están disponibles como servicios web basados en REST y son adecuados y están diseñados para una conexión correcta y rápida con los productos JANZZ y las soluciones SaaS.

RIASEC (Holland Codes)

RIASEC es el modelo de intereses desarrollado por John L. Holland (1919-2008) y está establecido en el ámbito de la psicología laboral y organizativa. El modelo define los intereses como las características básicas de una persona que tienen una influencia sobre la elección profesional. El ajuste entre la persona y el empleo es mayor cuando la orientación del individuo coincide con la orientación del empleo.

El modelo RIASEC está compuesto por 6 orientaciones de intereses: orientación realista, orientación investigativa/intelectual, orientación artística, orientación social, orientación emprendedora (empresarial) y orientación convencional (tradicional). Se emplea una orientación actualizada y ampliada del modelo RIASEC en la parte de «intereses» de la base de datos laborales online O*Net (occupational information network).

ROME V3 (Francia)

El Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois, Version 3, la clasificación de ocupaciones de Francia, tiene una estructura propia, es decir, no se basa en la CIUO-08 (tampoco existe ningún mapeo de la CIUO-08). La estructura se basa en tres niveles: categorías de ocupaciones, ámbitos de actividades y finalmente las denominaciones de las ocupaciones, según las que se dividen las ocupaciones y sus descripciones.

SaaS

Software as a Service (SaaS) es un sector de la computación en la nube. El modelo SaaS se basa en el principio de que el software y la infraestructura TI se operan mediante un proveedor de servicios de TI y el cliente los utiliza como servicio. Para su utilización es necesario un ordenador con acceso a internet, así como una conexión a internet con un proveedor de servicios de TI externo. El receptor de los servicios paga una tarifa que depende del uso por el uso y el funcionamiento, pero en la mayoría de los casos gracias al modelo SaaS se ahorra los gastos de adquisición y explotación. [Wikipedia]

SBC / BO&C (Neerlandés)

La SBC (Standaard Beroepenclassificatie) es la clasificación holandesa de ocupaciones normales. Hay dos versiones: SBC 1992 y SBC 2010. La clasificación no se basa en la CIUO-08, pero existe un mapeo de la CIUO-08. En 2012, la SBC 2010 se sustituyó por la CIUO-08 en la clasificación estadística de ocupaciones. En 2014, los Países Bajos crearon una clasificación basándose en la CIUO-08, la BRC 2014. También existe una base de datos de empleo y formación Beroeps- en Opleidingsgegevens o Beroepen, Opleidingen & Competencie BO&C.

SBFI

El Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation (SBFI) suizo ofrece con su índice de ocupaciones una visión general de todas las ocupaciones reconocidas por el SBFI de la formación básica profesional (Eidgenössisches Berufsattest, Eidgenössisches Fähigkeitszeugnis) y formación superior profesional (Berufsprüfung, Höhere Fachprüfung), así como de los planes de estudios centrales autorizados, cursos educativos y estudios de postgrado de las escuelas superiores especializadas.

SBN 2000 (Suiza)

La estructura de la Schweizer Berufsnomenklatur 2000 (SBN 2000) de la Oficina Federal Suiza de Estadística (Schweiz) está disponible en tres idiomas (DE/FR/IT). Se divide en departamento, clase, grupo y tipo de empleo. La SBN 2000 no está estructurada como la CIUO-08, pero existe una codificación de todos los códigos de 8 cifras de la base de datos de ocupaciones (CH-STAMM) con la SBN, como también con la CIUO-08. La SBN se emplea desde el año 2000.

Semántica

La semántica (del griego antiguo σημαίνειν sēmaínein, describir) es la teoría o ciencia sobre el significado de los signos. En este caso los signos pueden ser palabras, frases o símbolos. Normalmente la semántica se ocupa de las relaciones entre los signos y los significados de estos signos. Cuando la semántica trata de los signos de todo tipo, es una parte de la semiótica. Si solo trata de los signos lingüísticos (es decir, analiza el significado de los signos lingüísticos), es una disciplina de la lingüística. [Wikipedia]

Sesgos cognitivos

Se conoce como sesgo cognitivo a un patrón sistemático de desviación de la norma o racionalidad en el juicio. Es un fenómeno ampliamente estudiado, fundamentalmente en sujetos humanos. A grandes rasgos, podemos clasificar los sesgos cognitivos en las siguientes categorías: toma de decisiones, sesgos de creencias y comportamiento, sesgos sociales, y sesgos de memoria. En términos de IA, se emplea la palabra sesgo cuando un programa de computación refleja los valores implícitos del ser humano que lo ha creado. Debido a que no existe ninguna tecnología libre de humanos, se puede afirmar que las herramientas tecnológicas son extensiones de sus creadores. Por ello resulta extremadamente difícil mantener los algoritmos, datos y programas, completamente imparciales. En  JANZZ.technology somos muy conscientes de nuestras acciones y sobre cómo afectarán las mismas a los clientes/usuarios de nuestros productos y servicios, basados en IA. Hacemos todo lo posible para asegurarnos que nuestras soluciones no tengan un efecto desproporcionado sobre algunos grupos de usuarios con respecto a otros y nos empeñamos fehacientemente en mantener  la equidad al más alto nivel en todos nuestros procesos de análisis, lo cual genera resultados de matching justos. Sesgos típicos que han sido completamente eliminados en las aplicaciones de Janzz, son, por ejemplo: edad, género y origen, entre otros.

Para más información le recomendamos visitar estos enlaces:

https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Sesgos_cognitivos

https://www.topbots.com/pay-attention-man-behind-curtain/?

sistemas cognitivos

Los sistemas de inteligencia artificial cognitiva (sistemas cognitivos) optimizan la colaboración entre las personas y las máquinas. Pueden procesar cantidades de datos increíblemente grandes y complejas en tiempo real. Estos ordenadores son capaces de extraer automáticamente la información de los datos y de obtener conclusiones. Estos sistemas informáticos se aproximan a las capacidades cognitivas humanas y albergan un enorme potencial para aplicaciones futuras en la economía y la sociedad. Estos sistemas aprenden constantemente y con el tiempo se hacen mejores y más precisos.

Skill gap

The term skill gap is used when the type or level of skills is different from that required to perform the job adequately.

SK-ISCO-08 (Eslovaquia)

La Štatistická klasifikácia zamestnaní, la clasificación de ocupaciones de Eslovaquia, se basa en la CIUO-08. Está disponible en eslovaco e inglés, y se emplea desde 2011.

Skill shortage

Skill shortage occurs if the demand for a particular type of skill exceeds the supply of people with that skill at equilibrium rates of pay.

SKOS

Un Simple Knowledge Organisation System (SKOS) («sistema sencillo de organización del conocimiento») contiene una clasificación de normas y especificaciones para asistir los sistemas de organización del conocimiento. Es un lenguaje formal basado en el Resource Description Framework (RDF) y en el esquema RDF (RDFS) para codificar lenguajes de documentación como tesauros, clasificaciones u otros vocabularios controlables. SKOS permite la publicación y combinación sencillas de vocabulario controlado, estructurado y legible por máquinas para la web semántica [Wikipedia].

SKZ (Montenegro)

La estructura de la clasificación de ocupaciones de Montenegro (SKZ) se basa en la ISCO-08 y está disponible en dos idiomas (EN, MN).

Smart Data

Los smart data se refieren al contenido aprovechable que hay que filtrar de los big data. Los big data son conjuntos de datos brutos sin estructurar que reflejan el comportamiento de los consumidores. En cambio, los smart data buscan la causa subyacente para la generación de los datos e intentan realizar pronósticos significativos con los datos.
También se trata de pescar las relaciones y los puntos de datos importantes de un mar de datos. Solo así se pueden aprovechar significativamente las grandes cantidades de datos y se pueden sacar conclusiones precisas. Los smart data también son literalmente una versión más inteligente de los big data que es útil para fines comerciales.

SOC 2010 (Reino Unido e Irlanda)

La Standard Occupational Classification (SOC) 2010 se emplea en Gran Bretaña (Reino Unido e Irlanda). No está dispuesta según la estructura de la CIUO, pero en la última revisión del año 2010 se ha adaptado en lo posible a la CIUO-08. Está disponible en inglés.

SOC 2018 (USA)

La Standard Occupational Classification (SOC) 2018 es la clasificación de ocupaciones de EE. UU.. Tiene una estructura propia, pero existe un mapeo con la CIUO-08. Está disponible en inglés y español, la última versión es del año 2018.

SSOC 2010 & 2015 (Singapur)

La Singapore Standard Occupational Classification (SSOC) 2010 y 2015 es la clasificación de ocupaciones de Singapur y se basa en su estructura en la SOC o CIUO-08.

Además, en Singapur hay una clasificación de ocupaciones (Singapore Standard Educational Classification (SSEC)) y otra de estándares de la industria (Singapore Standard Industrial Classification (SSIC)).

SSYK (Sueca)

La clasificación sueca de ocupaciones, Standard för svensk yrkesklassificering, SSYK, se basa en la CIUO-08 y está disponible en dos idiomas (S, EN). Se emplea desde 2012.

Modelo estadístico

Un modelo estadístico sirve para describir un conjunto de datos y está compuesto por suposiciones que se refieren al origen de los datos observados (muestra estadística). El modelo basado en la muestra estadística debe aproximarse a la distribución verdadera de los datos. De este modo, las siguientes divisiones se realizan en base a la muestra estadística. Por ejemplo, la suposición de que la distribución de las notas de las pruebas se corresponde con una curva de campana (es decir, una distribución normal) es un modelo estadístico.

STYRK (Noruega)

La Standard for Yrkesklassifisering, STYRK es la clasificación de ocupaciones de Noruega y se basa en la CIUO-08. Está compuesta por cuatro niveles jerárquicos, está disponible en noruego y se emplea desde 2011.

Support vector machines

Una máquina de soporte vectorial (SVM) subdivide un conjunto de datos en 2 clases en base a un hiperplano. El hiperplano funciona como nivel de división entre las dos clases. Se emplea de forma que la zona libre de datos se maximiza alrededor del límite de las clases. La SVM también tiene una función igual que el C4.5 (es un clasificador), pero no usa árboles de decisiones.

Sinónimos

Son sinónimos (del griego συνώνυμος synōnymos, compuesto por σύν syn «juntos» y ὄνομα ónoma «nombre») las distintas expresiones o signos lingüísticos o léxicos que tienen un significado igual o muy parecido. En particular, las distintas palabras con el mismo o similar significado son sinónimos entre sí, tienen una relación de sinonimia o igualdad, similitud o afinidad de uso, sentido o significado. Una palabra con varios significados posibles es un homónimo, su significado puede cambiar según el contexto o el punto de vista. Un sinónimo es una palabra solo en relación con otra palabra y un contexto que establece el significado de la palabra.

Taxonomía

Una taxonomía (también esquema de clasificación) del griego τάξις táxis («orden) y νόμος nómos («ley») es un procedimiento con el que se clasifican y categorizan de forma correspondiente los objetos según determinados criterios. Normalmente las taxonomías emplean estructuras jerárquicas con conceptos superiores e inferiores (en inglés, parent-child relationships). En esta jerarquía, el concepto inferior muestra las mismas características y comportamiento que su concepto superior, además de una o varias características específicas, comportamiento, etc.

Ejemplo
Ingeniero/a civil es un concepto inferior de ingeniero/a, es decir, cualquier ingeniero/a civil también es un/a ingeniero/a, pero no todos/as los/as ingenieros/as son automáticamente ingenieros/as civiles.

Taxonomía de habilidades del Reino Unido

La taxonomía de habilidades del Reino Unido fue creada por Nesta, una fundación de innovación con sede en este país. Es la primera taxonomía de habilidades basada en datos, que ayuda a medir la escasez en cuanto a habilidades en el Reino Unido. En la actualidad, la taxonomía incluye 10.500 habilidades únicas, las cuales se mencionan en 41 millones de anuncios de empleo en UK entre 2012 y 2017. Las habilidades incluyen tareas específicas, conocimientos, programas de software y atributos personales. JANZZon! Es mapeada regularmente con datos de la taxonomía de habilidades del Reino Unido y es mejorada constantemente con mayor contenido semántico e idiomas adicionales.

Tesauro

Un tesauro es una recopilación de términos ordenados por temática que tienen relación entre sí. Se administran sinónimos, pero también conceptos inferiores y superiores, pero a diferencia de un diccionario, no consiste en la definición y la pronunciación de términos.

Turco mecánico

El turco mecánico” es el nombre de origen coloquial con el cual se conoce un supuesto robot de ajedrez, el cual fue diseñado y construido en 1769 por un miembro de la corte austro-húngara: el mecánico Wolfgang von Kempelen. La máquina logró convencer a los espectadores, dando la impresión de que era capaz de jugar al ajedrez por si misma. Sin embargo, en realidad era un jugador de ajedrez humano, bastante talentoso por cierto, quien operaba el artefacto escondido en su interior. Copias del “aparato” fueron exhibidas en las más diversas ferias y exposiciones hasta 1929, cuando se descubrió la artimaña. Hasta el día de hoy la frase «hacer el turco», para aludir algún tipo de acción de dudosa credibilidad, ha permanecido en uso.

En la actualidad, el llamado “método del turco mecánico” (Mechanical Turk en inglés) emplea personas para la realización de proyectos que resultan muy complicados de resolver o programar para las computadoras. En JANZZ.technology, este método reemplaza el aprendizaje automático de los procesadores de datos, el cual resulta demasiado impreciso, defectuoso y lento para nuestros requerimientos en algunas áreas.

A través del trabajo humano, por medio de las llamadas Tareas de Inteligencia Humana (HIT, por sus siglas en inglés), aquellas tareas que el ordenador ejecuta con un esfuerzo desproporcionadamente alto o no puede ejecutar en absoluto, son llevadas a cabo con mucha más precisión y rapidez por personal experto. En JANZZ por ejemplo, se trata de lingüistas, profesionales de diversa índole, expertos en educación, especialistas con experiencia en todos los campos del conocimiento, como banca y finanzas, medicina, ingeniería, informática y comercio, entre muchas otras. Todas estas áreas industriales y profesionales se encuentran representadas en múltiples idiomas en JANZZon!. Este enfoque garantiza la inigualable calidad semántica de nuestro producto JANZZon! y las aplicaciones basadas en él.

Subcapacitación y la sobrecapacitación

La subcapacitación y la sobrecapacitación significan que el nivel de las competencias y capacidades es mayor o menor que el que sería necesario para desempeñar correctamente un trabajo o una actividad.

W3C

El World Wide Web Consortium (W3C) es una comunidad internacional que desarrolla normas y directivas públicas para garantizar el crecimiento a largo plazo de la web.

Web Semántica (Web 3.0)

La web semántica (en inglés semantic web) tiene el objetivo de que las máquinas puedan la procesar información acumulada por personas dentro del marco del desarrollo de la World Wide Web y de internet. Toda la información expresada en un lenguaje humano en internet debe dotarse de una descripción clara de su significado (semántica) que los ordenadores también puedan entender o, como mínimo, procesar. El empleo automático de datos de la red de datos tejida por personas solo es posible si las máquinas pueden clasificar con claridad el significado; solo entonces se representa la información. El objetivo de la web semántica es hacer que los ordenadores puedan utilizar el significado de la información y así ordenarlo automáticamente para los usuarios interesados en una consulta. Las máquinas deben interpretar la información de la web y poder continuar procesándola automáticamente. La información sobre lugares, personas y cosas debe poder relacionarse entre sí mediante la web semántica y basándose en el contenido. [Wikipedia]

White Label

Los productos o servicios de marca blanca son productos o servicios que produce una empresa pero distribuyen una o varias empresas diferentes con el mismo nombre. De este modo, el mismo producto de un fabricante se lanza al mercado con distintas marcas con la misma identidad corporativa de la empresa. Algunos ejemplos típicos de productos de marca blanca son los CD o las aplicaciones web.

WSQ

El Workforce Skills Qualification (WSQ) es un sistema de certificación de la Agencia de Desarrollo de personal de Singapur. Con el sistema y los certificados, los empleados potenciales pueden seguir formándose y desarrollándose. Además, ayuda a las empresas y a los empleados potenciales a valorar mejor las capacidades y competencias específicas que buscan.