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Corporate Profiling: Text Analytics for Employability Skills Mining
dc.date.accessioned | 2023-02-23T09:44:55Z | |
dc.date.available | 2023-02-23T09:44:55Z | |
dc.description | 2019 - 2020 | it_IT |
dc.description.abstract | In the current scenario, the increasing attention to big data realities is causing firms to develop new tools for corporate management, touching several realities from the marketing compart to the HR management. In the context of today’s rapid technological development and its application in a growing array of fields, the role of big data is simultaneously evolving. The present doctoral thesis provides insights into the current expectations of employers seeking to hire individuals. Profiling was conducted by harvesting relevant data from job ads published in a US employment website, which currently attracts the US market's highest recruitment traffic. This research aims to identify the skills, experience, and qualifications sought by employers in several industries and for several professionals, also indicating to candidates the tangible parameters that would increase their employability in such a role. [edited by Author] | |
dc.description.abstract | Nello scenario attuale, la crescent attenzione alle realtà di big data sta spingendo le aziende a sviluppare nuovi strumenti per la gestione aziendale, toccando diverse realtà dal comparto marketing alla gestione delle risorse umane. Nel contesto attuale, i repentini cambiamenti di mercato e lo sviluppo tecnologico e le sue applicazioni in una crescent rosa di settori, il ruolo dei big data sta evolvendo simultaneamente. La presente tesi di dottorato fornisce degli insight rispetto alle attuali aspettative dei datori di lavoro che cercano di assumere nuovi lavoratori. Le attività di profilazione sono state condotte tramite lo scraping di annunci di lavoro nel mercato americano, poiché questo è il mercato a più alto traffico di assunzioni. La ricerca è volta ad identificare le competenze, l’esperienza e le qualificazioni che sono ricercate dai datori di lavoro in diversi settori e per diverse offerte di lavoro, anche al fine di indicare ai candidate dei parametri tangibili per accrescere la propria employability rispetto alla propria professione. [a cura dell'Autore] | it_IT |
dc.language.iso | en | it_IT |
dc.subject.miur | SECS-P/08 ECONOMIA E GESTIONE DELLE IMPRESE | it_IT |
dc.contributor.coordinatore | Antonelli, Valerio | it_IT |
dc.description.ciclo | XXXIII ciclo | it_IT |
dc.contributor.tutor | Pellicano, Marco | it_IT |
dc.identifier.Dipartimento | Scienze aziendali - Management & information systems | it_IT |
dc.title | Corporate Profiling: Text Analytics for Employability Skills Mining | it_IT |
dc.contributor.author | Smaldone, Francesco | |
dc.date.issued | 2021-11-02 | |
dc.identifier.uri | http://elea.unisa.it:8080/xmlui/handle/10556/6434 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14273/unisa-4506 | |
dc.type | Doctoral Thesis | it_IT |
dc.subject | Big data analytics | it_IT |
dc.subject | Corporate profiling | it_IT |
dc.subject | Text mining | it_IT |
dc.publisher.alternative | Universita degli studi di Salerno | it_IT |