GIVEMEDATA

anhgoya


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Prospectiva del mercado laboral(III)

Informe de la OECD donde nos habla esta vez de competencias digitales que se nos viene encima

“The future of work: a world of new and changing skills”

http://oecdinsights.org/2016/12/21/the-future-of-work-a-world-of-new-and-changing-skills/

y sus  propuestas si son muy interesantes

“Las políticas deben reforzar el aprendizaje inicial; anticipar y responder mejor a las cambiantes necesidades de cualificación; aumentar el uso de las competencias de los trabajadores; y mejorar los incentivos para aprender más adelante con mayor reconocimiento de MOOCs (mooc) y REA (recursos educativos abiertos). Nuestro desafío hoy es que tenemos que educar a la gente para trabajos que todavía no existen y la única manera de hacer esto es ser flexible y adaptar la educación y la formación continua.”


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Prospectiva del mercado laboral (II)

Analizamos el  sector turístico en el 2017 según SABRE, que ha publicado un  informe:

“What should the global priorities be for government and business in 2017? “

Como bien dicen en su artículo cada final de año conviene una reflexión de hacia dónde vamos y de ahí esta serie de  publicaciones donde se recoge que opinan los expertos

En el informe que os comentaba los avances vienen resumidos en:

-La realidad virtual está transformando la fase de inspiración, la formación y el entretenimiento a través de los viajes.

-Interfaces basados en mensajería que permiten una mayor participación del cliente.

-Sistemas de gestión y mantenimiento integrados entre departamentos.

-Los datos aportados por sensores de localización en interiores ayudarán a mejorar el flujo de viajeros y personal.

-Las interfaces de voz aumentan la eficiencia en la relación empresa/viajero

Adjunto la dirección donde se puede obtener  el  informe,

https://www.sabre.com/labs/emergingtech/

Muy recomendable su análisis y relacionando con el artículo anterior de prospección vemos de nuevo el avance de aquellas profesionales que tienen que ver son el STEM


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Big data y análisis estadístico… ¿es necesario realizar los mismos pasos que hasta ahora? ¿Se sabe muestrear?

Hasta ahora cualquier estadística que se realizara para obtener inferencias nos deteníamos en la rigurosidad de ficha técnica de su realización, en el error considerado, en si se realizaba con aleatoriedad,… no pretendiendo así identificar al análisis realizado como un gurú con la bola de cristal.

Imagen

Está claro que la los tres pasos :

  1. Al hacer Big Data tenemos que  poseer su “marco teórico”.
  2. La muestra en Internet,  el error muestral refleja el riesgo de que, por pura casualidad, una muestra escogida al azar de opiniones no exprese las verdaderas opiniones de la población.
  3. Significatividad estadística que en un artículo de Tim Harford en FT Magazine : http://www.ft.com/intl/cms/s/2/21a6e7d8-b479-11e3-a09a-00144feabdc0.html#axzz2xSL2ejQx  en el que critica las opiniones en el sentido de que las tecnologías de “big data” nos da directamente todas las respuestas que necesitamos  y pone como ejemplo Twitter.<< En principio es posible registrar y analizar todos los mensajes en Twitter y lo utilizan para sacar conclusiones sobre el estado de ánimo del público. Sin embargo, aunque podemos ver todos los tweets, los usuarios de Twitter no son representativos de la población en su conjunto. (De acuerdo con la Investigación Pew Internet Project, en 2013, los usuarios de Twitter en Estados Unidos eran desproporcionadamente joven, urbana o suburbana, y negro.)<<